論文の概要: A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13191v2
• Date: Sat, 8 Apr 2023 13:52:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 21:32:03.404874
• Title: A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit
• Title（参考訳）: 単一量子ビットを用いた量子機械学習へのディダクティックなアプローチ
• Authors: Elena Pe\~na Tapia, Giannicola Scarpa, Alejandro Pozas-Kerstjens
• Abstract要約: 我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents, via an explicit example with a real-world dataset, a hands-on introduction to the field of quantum machine learning (QML). We focus on the case of learning with a single qubit, using data re-uploading techniques. After a discussion of the relevant background in quantum computing and machine learning we provide a thorough explanation of the data re-uploading models that we consider, and implement the different proposed formulations in toy and real-world datasets using the qiskit quantum computing SDK. We find that, as in the case of classical neural networks, the number of layers is a determining factor in the final accuracy of the models. Moreover, and interestingly, the results show that single-qubit classifiers can achieve a performance that is on-par with classical counterparts under the same set of training conditions. While this cannot be understood as a proof of the advantage of quantum machine learning, it points to a promising research direction, and raises a series of questions that we outline.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,実世界のデータセットを用いた明示的な例を通して,量子機械学習(qml)の分野について紹介する。 データ再アップロード技術を用いて,単一キュービットで学習する事例に注目した。 量子コンピューティングと機械学習の関連背景に関する議論の後、我々は考慮すべきデータ再ロードモデルについて詳しく説明し、Qiskit量子コンピューティングSDKを使用して、おもちゃと現実世界のデータセットで提案された異なる定式化を実装した。 古典的ニューラルネットワークの場合と同様に、層の数はモデルの最終精度の決定要因であることがわかった。 さらに興味深いことに、シングルキュービット分類器は、同じトレーニング条件下で、古典的比較器と同等の性能を達成できることが示されている。 これは量子機械学習の利点の証明として理解できないが、有望な研究の方向性を示し、我々が概説した一連の疑問を提起している。

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