論文の概要: Equivariant Quantum Graph Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05261v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 00:14:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:19:22.902392
• Title: Equivariant Quantum Graph Circuits
• Title（参考訳）: 等価量子グラフ回路
• Authors: P\'eter Mernyei, Konstantinos Meichanetzidis, \.Ismail \.Ilkan Ceylan
• Abstract要約: グラフ構造データの学習に強い帰納バイアスを持つパラメータ化量子回路のクラスとして、同変量子グラフ回路(EQGC)を提案する。 量子グラフ機械学習法の理論的な視点は、さらなる研究のために多くの方向を開き、古典的なアプローチ以上の能力を持つモデルに繋がる可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.312968200748116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate quantum circuits for graph representation learning, and propose equivariant quantum graph circuits (EQGCs), as a class of parameterized quantum circuits with strong relational inductive bias for learning over graph-structured data. Conceptually, EQGCs serve as a unifying framework for quantum graph representation learning, allowing us to define several interesting subclasses subsuming existing proposals. In terms of the representation power, we prove that the subclasses of interest are universal approximators for functions over the bounded graph domain, and provide experimental evidence. Our theoretical perspective on quantum graph machine learning methods opens many directions for further work, and could lead to models with capabilities beyond those of classical approaches.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,グラフ表現学習のための量子回路を調査し,グラフ構造データ上で学習するための相関帰納バイアスの強いパラメータ化量子回路のクラスとして等価量子グラフ回路(eqgcs)を提案する。 概念的には、EQGCは量子グラフ表現学習の統一フレームワークとして機能し、既存の提案を仮定するいくつかの興味深いサブクラスを定義することができる。 表現力の観点からは、関心のサブクラスが有界グラフ領域上の関数の普遍近似であることを証明し、実験的な証拠を提供する。 量子グラフ機械学習手法に関する理論的な展望は、さらなる研究のために多くの方向を開き、古典的アプローチ以上の能力を持つモデルに繋がる可能性がある。

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