論文の概要: A preprocessing perspective for quantum machine learning classification advantage using NISQ algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13251v2
• Date: Thu, 1 Sep 2022 12:51:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-02 11:36:32.672862
• Title: A preprocessing perspective for quantum machine learning classification advantage using NISQ algorithms
• Title（参考訳）: NISQアルゴリズムを用いた量子機械学習分類のための前処理的視点
• Authors: Javier Mancilla and Christophe Pere
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は,LDA法とバランスの取れた精度で性能が向上したことを示す。 現在の量子コンピュータはノイズが多く、テストする量子ビットは少ないため、QML法の現在の量子的利点と潜在的な量子的優位性を実証することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) hasn't yet demonstrated extensively and clearly its advantages compared to the classical machine learning approach. So far, there are only specific cases where some quantum-inspired techniques have achieved small incremental advantages, and a few experimental cases in hybrid quantum computing are promising considering a mid-term future (not taking into account the achievements purely associated with optimization using quantum-classical algorithms). The current quantum computers are noisy and have few qubits to test, making it difficult to demonstrate the current and potential quantum advantage of QML methods. This study shows that we can achieve better classical encoding and performance of quantum classifiers by using Linear Discriminant Analysis (LDA) during the data preprocessing step. As a result, Variational Quantum Algorithm (VQA) shows a gain of performance in balanced accuracy with the LDA technique and outperforms baseline classical classifiers.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、古典的な機械学習アプローチと比較して、そのメリットを広く、明確に示していない。 今のところ、いくつかの量子にインスパイアされた技術が小さな漸進的な利点を達成している特定のケースのみが存在しており、ハイブリッド量子コンピューティングのいくつかの実験ケースは、中期的な未来を考えることを約束している。 現在の量子コンピュータはノイズが多く、量子ビットがほとんどテストできないため、qml法の現在および潜在的な量子利点を示すのは難しい。 本研究では,データ前処理段階において線形判別分析(LDA)を用いて量子分類器の古典的符号化と性能を向上できることを示す。 その結果、変分量子アルゴリズム(VQA)は、LDA手法とバランスの取れた精度で性能が向上し、ベースラインの古典的分類器を上回った。

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