Fugu-MT 論文翻訳(概要): Some aspects of noise in binary classification with quantum circuits

論文の概要: Some aspects of noise in binary classification with quantum circuits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06492v2
Date: Mon, 8 May 2023 17:54:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-10 00:07:11.557751
Title: Some aspects of noise in binary classification with quantum circuits
Title（参考訳）: 量子回路を用いた二元分類における雑音の諸相
Authors: Yonghoon Lee and Doga Murat Kurkcuoglu and Gabriel Nathan Perdue
Abstract要約: 本研究では,量子回路を用いた二値分類の性能に及ぼす実量子ハードウェアの影響について検討した。データ中のノイズが正規化器として機能することを示し、機械学習問題のある場合のノイズによる潜在的な利点を示唆する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2311710049695446
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We formally study the effects of a restricted single-qubit noise model inspired by real quantum hardware, and corruption in quantum training data, on the performance of binary classification using quantum circuits. We find that, under the assumptions made in our noise model, that the measurement of a qubit is affected only by the noises on that qubit even in the presence of entanglement. Furthermore, when fitting a binary classifier using a quantum dataset for training, we show that noise in the data can work as a regularizer, implying potential benefits from the noise in certain cases for machine learning problems.
Abstract（参考訳）: 量子回路を用いた二項分類の性能に及ぼす実量子ハードウェアにインスパイアされた制約単一量子ビット雑音モデルと量子トレーニングデータの破損の影響を正式に研究する。ノイズモデルによる仮定では、量子ビットの測定は、絡み合いが存在する場合でも、その量子ビット上のノイズによってのみ影響を受けることが分かっています。さらに、トレーニング用量子データセットを用いてバイナリ分類器を適合させると、データ内のノイズが正規化器として機能し、機械学習問題のある場合のノイズによる潜在的なメリットを示唆することを示す。

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