論文の概要: Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09491v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 17:10:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 14:37:20.114894
• Title: Challenges and Opportunities in Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習における課題と機会
• Authors: M. Cerezo, Guillaume Verdon, Hsin-Yuan Huang, Lukasz Cincio, Patrick J. Coles
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、特に量子データに対して、データ分析を加速する可能性がある。 ここでは、QMLの現在の方法と応用について概観する。 量子ニューラルネットワークと量子ディープラーニングに焦点をあてて、量子と古典的な機械学習の違いを強調します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5671549335906367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: At the intersection of machine learning and quantum computing, Quantum Machine Learning (QML) has the potential of accelerating data analysis, especially for quantum data, with applications for quantum materials, biochemistry, and high-energy physics. Nevertheless, challenges remain regarding the trainability of QML models. Here we review current methods and applications for QML. We highlight differences between quantum and classical machine learning, with a focus on quantum neural networks and quantum deep learning. Finally, we discuss opportunities for quantum advantage with QML.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と量子コンピューティングの交差点では、量子機械学習(qml)は、特に量子データのためのデータ分析を加速する可能性があり、量子材料、生化学、高エネルギー物理学への応用がある。 しかし、QMLモデルのトレーニング性に関する課題は依然として残っている。 ここでは、QMLの現在の方法と応用について概観する。 量子ニューラルネットワークと量子深層学習に注目し,量子機械学習と古典的機械学習の違いに注目した。 最後にQMLによる量子優位性の可能性について論じる。

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