論文の概要: Entangled Datasets for Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.03400v1
• Date: Wed, 8 Sep 2021 02:20:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 13:55:35.838784
• Title: Entangled Datasets for Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習のための絡み合ったデータセット
• Authors: Louis Schatzki, Andrew Arrasmith, Patrick J. Coles, M. Cerezo
• Abstract要約: 代わりに量子状態からなる量子データセットを使うべきだと我々は主張する。 NTangledデータセットの状態を生成するために量子ニューラルネットワークをどのように訓練するかを示す。 また、拡張性があり、量子回路によって準備された状態で構成される、別の絡み合いベースのデータセットについても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-quality, large-scale datasets have played a crucial role in the development and success of classical machine learning. Quantum Machine Learning (QML) is a new field that aims to use quantum computers for data analysis, with the hope of obtaining a quantum advantage of some sort. While most proposed QML architectures are benchmarked using classical datasets, there is still doubt whether QML on classical datasets will achieve such an advantage. In this work, we argue that one should instead employ quantum datasets composed of quantum states. For this purpose, we introduce the NTangled dataset composed of quantum states with different amounts and types of multipartite entanglement. We first show how a quantum neural network can be trained to generate the states in the NTangled dataset. Then, we use the NTangled dataset to benchmark QML models for supervised learning classification tasks. We also consider an alternative entanglement-based dataset, which is scalable and is composed of states prepared by quantum circuits with different depths. As a byproduct of our results, we introduce a novel method for generating multipartite entangled states, providing a use-case of quantum neural networks for quantum entanglement theory.
• Abstract（参考訳）: 高品質で大規模なデータセットは、古典的な機械学習の開発と成功に重要な役割を果たしてきた。 量子機械学習(Quantum Machine Learning, QML)は、量子コンピュータをデータ分析に利用することを目的とした新しい分野である。 提案されているほとんどのQMLアーキテクチャは、古典的なデータセットを使用してベンチマークされているが、古典的なデータセット上のQMLがそのような優位性を達成するかどうかはまだ疑問である。 この研究では、代わりに量子状態からなる量子データセットを用いるべきであると論じる。 そこで本研究では,異なる量と多部交絡型の量子状態からなるNTangledデータセットを提案する。 まず、NTangledデータセットの状態を生成するために量子ニューラルネットワークをどのように訓練するかを示す。 次に、NTangledデータセットを用いて、教師付き学習分類タスクのQMLモデルをベンチマークする。 また、異なる深さの量子回路によって構成された、スケーラブルな別の絡み合いベースのデータセットも検討する。 この結果の副産物として,多部交絡状態を生成する新しい手法を導入し,量子交絡理論における量子ニューラルネットワークの利用例を示した。

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