論文の概要: The role of entanglement for enhancing the efficiency of quantum kernels towards classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05142v2
• Date: Sat, 1 Apr 2023 12:30:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 00:46:19.952558
• Title: The role of entanglement for enhancing the efficiency of quantum kernels towards classification
• Title（参考訳）: 量子核の分類への効率向上における絡み合いの役割
• Authors: Diksha Sharma, Parvinder Singh and Atul Kumar
• Abstract要約: 我々は、線形および完全絡み合った回路に基づく新しい量子カーネルを用いて、テキストデータの感情を分析する。 また,線形および完全絡み合いを用いることにより,量子支援ベクトルマシンの表現性をさらに制御できることが判明した。 提案した完全絡み合い回路は,古典的アルゴリズムの他,完全あるいは線形絡み合い回路よりも優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9990687944474739
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum kernels are considered as potential resources to illustrate benefits of quantum computing in machine learning. Considering the impact of hyperparameters on the performance of a classical machine learning model, it is imperative to identify promising hyperparameters using quantum kernel methods in order to achieve quantum advantages. In this work, we analyse and classify sentiments of textual data using a new quantum kernel based on linear and full entangled circuits as hyperparameters for controlling the correlation among words. We also find that the use of linear and full entanglement further controls the expressivity of the Quantum Support Vector Machine (QSVM). In addition, we also compare the efficiency of the proposed circuit with other quantum circuits and classical machine learning algorithms. Our results show that the proposed fully entangled circuit outperforms all other fully or linearly entangled circuits in addition to classical algorithms for most of the features. In fact, as the feature increases the efficiency of our proposed fully entangled model also increases significantly.
• Abstract（参考訳）: 量子カーネルは、機械学習における量子コンピューティングの利点を説明する潜在的なリソースであると考えられている。 古典的機械学習モデルの性能に対するハイパーパラメータの影響を考慮すると、量子カーネル法を用いて有望なハイパーパラメータを同定し、量子的優位性を達成することが不可欠である。 本研究では,線形および完全絡み合った回路に基づく新しい量子カーネルを用いて,単語間の相関を制御するハイパーパラメータとして,テキストデータの感情分析と分類を行う。 また,線形および完全絡み合いを用いることで,量子サポートベクトルマシン (qsvm) の表現性がさらに制御できることがわかった。 さらに,提案回路の効率を,他の量子回路や古典的機械学習アルゴリズムと比較する。 その結果,提案する完全絡み合い回路は,従来のアルゴリズムに加えて,他の完全または線形絡み合い回路よりも優れていることがわかった。 実際、機能の増加に伴い、提案する完全絡み合いモデルの効率も大幅に向上しました。

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