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。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - An introduction to variational quantum algorithms on gate-based quantum
computing for combinatorial optimization problems [0.0]
このチュートリアルは変分量子アルゴリズムのクラスに関する数学的記述を提供する。
量子側および古典側におけるこれらのハイブリッドアルゴリズムの重要な側面を正確に紹介する。
我々はQAOAに特に注意を払って、そのアルゴリズムに関わる量子回路と、その可能な誘導関数によって満たされる特性を詳述した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T14:27:52Z) - Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。
我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。
我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-13T16:04:16Z) - QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional
Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。
現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。
我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-09T21:43:16Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z) - Accelerating variational quantum algorithms with multiple quantum
processors [78.36566711543476]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、特定の計算上の利点を得るために、短期量子マシンを利用する可能性がある。
現代のVQAは、巨大なデータを扱うために単独の量子プロセッサを使用するという伝統によって妨げられている、計算上のオーバーヘッドに悩まされている。
ここでは、この問題に対処するため、効率的な分散最適化手法であるQUDIOを考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T08:18:42Z) - Higgs analysis with quantum classifiers [0.0]
我々は、$tbartH(bbarb)$分類問題に対する2つの量子分類器モデルを開発した。
この結果は、量子機械学習(QML)メソッドが類似あるいはより良い性能を持つことができるという概念の証明として役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-15T18:01:51Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z) - Towards quantum advantage via topological data analysis [0.0]
ロイズ,ガーネロン,ザナルディのトポロジカルデータ解析のためのアルゴリズムの背後にある量子アルゴリズムについて検討する。
ランク推定や複雑なネットワーク解析などの問題に対して,多数の新しい量子アルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-06T06:31:24Z) - Quantum circuit-like learning: A fast and scalable classical
machine-learning algorithm with similar performance to quantum circuit
learning [0.0]
量子回路学習(QCL)と同じヒルベルト空間を用いた古典的機械学習アルゴリズムを提案する。
数値シミュレーションにおいて,提案アルゴリズムは複数のMLタスクに対するQCLに類似した性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-24T05:19:38Z) - QEML (Quantum Enhanced Machine Learning): Using Quantum Computing to
Enhance ML Classifiers and Feature Spaces [0.49841205356595936]
機械学習と量子コンピューティングは、特定のアルゴリズムのパフォーマンスと振る舞いにパラダイムシフトを引き起こしている。
本稿ではまず,量子的特徴空間の実装に関する数学的直観について述べる。
従来のKNNの分類手法を模倣した雑音変動量子回路KNNを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-22T04:14:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。