論文の概要: A hybrid quantum-classical classifier based on branching multi-scale entanglement renormalization ansatz

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07906v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 13:46:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 14:52:43.178483
• Title: A hybrid quantum-classical classifier based on branching multi-scale entanglement renormalization ansatz
• Title（参考訳）: 分岐型マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツに基づくハイブリッド量子古典分類器
• Authors: Yan-Yan Hou, Jian Li, Xiu-Bo Chen, Chong-Qiang Ye
• Abstract要約: 本稿では,ラベル伝搬に基づく量子半教師付き分類器を提案する。 グラフ構築の難しさを考慮し,変分量子ラベル伝搬法(VQLP)を開発した。 本手法では、最適化に必要なパラメータを減らすために、局所パラメータ化量子回路を作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.548873288570182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Label propagation is an essential semi-supervised learning method based on graphs, which has a broad spectrum of applications in pattern recognition and data mining. This paper proposes a quantum semi-supervised classifier based on label propagation. Considering the difficulty of graph construction, we develop a variational quantum label propagation (VQLP) method. In this method, a locally parameterized quantum circuit is created to reduce the parameters required in the optimization. Furthermore, we design a quantum semi-supervised binary classifier based on hybrid Bell and $Z$ bases measurement, which has shallower circuit depth and is more suitable for implementation on near-term quantum devices. We demonstrate the performance of the quantum semi-supervised classifier on the Iris data set, and the simulation results show that the quantum semi-supervised classifier has higher classification accuracy than the swap test classifier. This work opens a new path to quantum machine learning based on graphs.
• Abstract（参考訳）: ラベル伝搬は,パターン認識やデータマイニングにおける幅広い応用分野を有するグラフに基づく,基本的な半教師付き学習手法である。 本稿ではラベル伝搬に基づく量子半教師付き分類器を提案する。 グラフ構築の難しさを考慮し,変分量子ラベル伝搬法(VQLP)を開発した。 この方法では、最適化に必要なパラメータを減らすために、局所パラメータ化量子回路が作成される。 さらに,回路深度が浅く,近い将来の量子デバイスの実装に適する,ハイブリッドベルと$z$ベースス測定に基づく量子半教師付きバイナリ分類器を設計した。 我々はIrisデータセット上で量子半教師付き分類器の性能を実証し、シミュレーションの結果、量子半教師付き分類器はスワップテスト分類器よりも高い分類精度を示した。 この研究は、グラフに基づいた量子機械学習への新たな道を開く。

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