論文の概要: Towards AutoQML: A Cloud-Based Automated Circuit Architecture Search Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08024v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 12:37:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-25 16:36:55.942258
• Title: Towards AutoQML: A Cloud-Based Automated Circuit Architecture Search Framework
• Title（参考訳）: autoqmlに向けて - クラウドベースの自動回路アーキテクチャ検索フレームワーク
• Authors: Ra\'ul Berganza G\'omez, Corey O'Meara, Giorgio Cortiana, Christian B. Mendl and Juan Bernab\'e-Moreno
• Abstract要約: 自動量子機械学習(AutoQML)への第一歩を踏み出す 本稿では,この問題の具体的記述を提案し,その後,古典的量子ハイブリッドクラウドアーキテクチャを開発する。 応用例として、量子生成適応ニューラルネットワーク(qGAN)をトレーニングし、既知の歴史的なデータ分布に従うエネルギー価格を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The learning process of classical machine learning algorithms is tuned by hyperparameters that need to be customized to best learn and generalize from an input dataset. In recent years, Quantum Machine Learning (QML) has been gaining traction as a possible application of quantum computing which may provide quantum advantage in the future. However, quantum versions of classical machine learning algorithms introduce a plethora of additional parameters and circuit variations that have their own intricacies in being tuned. In this work, we take the first steps towards Automated Quantum Machine Learning (AutoQML). We propose a concrete description of the problem, and then develop a classical-quantum hybrid cloud architecture that allows for parallelized hyperparameter exploration and model training. As an application use-case, we train a quantum Generative Adversarial neural Network (qGAN) to generate energy prices that follow a known historic data distribution. Such a QML model can be used for various applications in the energy economics sector.
• Abstract（参考訳）: 古典的な機械学習アルゴリズムの学習プロセスは、入力データセットから最良の学習と一般化のためにカスタマイズする必要があるハイパーパラメータによって調整される。 近年、量子機械学習(QML)は量子コンピューティングの応用の可能性として勢いを増し、将来量子の優位性をもたらす可能性がある。 しかし、古典的な機械学習アルゴリズムの量子バージョンは、調整の複雑さを持つ追加のパラメータと回路のバリエーションを導入している。 本研究では、自動量子機械学習(AutoQML)に向けた第一歩を踏み出す。 本稿では,この問題を具体的に説明し,並列化ハイパーパラメータ探索とモデルトレーニングを可能にする古典量子ハイブリッドクラウドアーキテクチャを開発する。 アプリケーションユースケースとして、量子生成逆向ニューラルネットワーク(qgan)を訓練して、既知の歴史的なデータ分布に従うエネルギー価格を生成する。 このようなQMLモデルはエネルギー経済学分野における様々な応用に利用できる。

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