論文の概要: Multi-class quantum classifiers with tensor network circuits for quantum phase recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08386v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 21:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-11 09:52:40.009240
• Title: Multi-class quantum classifiers with tensor network circuits for quantum phase recognition
• Title（参考訳）: 量子位相認識のためのテンソルネットワーク回路を用いたマルチクラス量子分類器
• Authors: Marco Lazzarin, Davide Emilio Galli, and Enrico Prati
• Abstract要約: ネットワークにインスパイアされた回路は、変分量子固有解回路の自然な選択として提案されている。 本稿では,ツリーテンソルネットワークとマルチスケール再正規化アンサッツ回路に基づくマルチクラスの絡み合いに関する数値実験を行う。
• 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: Hybrid quantum-classical algorithms based on variational circuits are a promising approach to quantum machine learning problems for near-term devices, but the selection of the variational ansatz is an open issue. Recently, tensor network-inspired circuits have been proposed as a natural choice for such ansatz. Their employment on binary classification tasks provided encouraging results. However, their effectiveness on more difficult tasks is still unknown. Here, we present numerical experiments on multi-class classifiers based on tree tensor network and multiscale entanglement renormalization ansatz circuits. We conducted experiments on image classification with the MNIST dataset and on quantum phase recognition with the XXZ model by Cirq and TensorFlow Quantum. In the former case, we reduced the number of classes to four to match the aimed output based on 2 qubits. The quantum data of the XXZ model consist of three classes of ground states prepared by a checkerboard circuit used for the ansatz of the variational quantum eigensolver, corresponding to three distinct quantum phases. Test accuracy turned out to be 59%-93% and 82%-96% respectively, depending on the model architecture and on the type of preprocessing.
• Abstract（参考訳）: 変分回路に基づくハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期デバイスにおける量子機械学習問題に対して有望なアプローチであるが、変分アンサッツの選択はオープン問題である。 近年、テンソルネットワークにインスパイアされた回路は、そのようなアンサッツの自然な選択として提案されている。 バイナリ分類タスクにおける彼らの雇用は、奨励的な結果をもたらした。 しかし、より難しいタスクに対する効果はまだ不明である。 本稿では,木テンソルネットワークとマルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ回路に基づくマルチクラス分類器の数値実験を行う。 我々は、MNISTデータセットを用いた画像分類と、CirqとTensorFlow QuantumによるXXZモデルによる量子位相認識の実験を行った。 前者の場合、目的とする出力を2キュービットで一致させるために、クラス数を4に減らした。 xxzモデルの量子データは、3つの異なる量子位相に対応する変分量子固有ソルバのアンサッツに使用されるチェッカーボード回路によって作成される3つの基底状態からなる。 テスト精度はモデルアーキテクチャとプリプロセスの種類によってそれぞれ59%-93%と82%-96%であることが判明した。

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