論文の概要: Fitting a Collider in a Quantum Computer: Tackling the Challenges of
Quantum Machine Learning for Big Datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03233v2
- Date: Fri, 2 Dec 2022 14:17:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-20 04:22:08.008308
- Title: Fitting a Collider in a Quantum Computer: Tackling the Challenges of
Quantum Machine Learning for Big Datasets
- Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける衝突子の実現 - ビッグデータのための量子機械学習の課題に対処する
- Authors: Miguel Ca\c{c}ador Peixoto, Nuno Filipe Castro, Miguel Crispim
Rom\~ao, Maria Gabriela Jord\~ao Oliveira, In\^es Ochoa
- Abstract要約: グリッドサーチが行われ、量子機械学習モデルが訓練され、古典的な浅層機械学習手法に対してベンチマークされた。
量子アルゴリズムの性能は、大規模なデータセットを使用しても、古典的なアルゴリズムに匹敵することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current quantum systems have significant limitations affecting the processing
of large datasets and high dimensionality typical of high energy physics. In
this work, feature and data prototype selection techniques were studied to
tackle this challenge. A grid search was performed and quantum machine learning
models were trained and benchmarked against classical shallow machine learning
methods, trained both in the reduced and the complete datasets. The performance
of the quantum algorithms was found to be comparable to the classical ones,
even when using large datasets.
- Abstract（参考訳）: 現在の量子系は、大きなデータセットの処理や高エネルギー物理学の典型的な高次元性に重大な制限がある。
本研究では, この課題に対処するため, 特徴およびデータプロトタイプの選択手法について検討した。
グリッド検索を行い、量子機械学習モデルをトレーニングし、データセットの縮小と完全の両方でトレーニングされた古典的な浅層機械学習手法に対してベンチマークを行った。
量子アルゴリズムの性能は、大規模なデータセットを使用しても、古典的なアルゴリズムに匹敵することがわかった。
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