論文の概要: Hybrid quantum learning with data re-uploading on a small-scale superconducting quantum simulator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02956v2
• Date: Wed, 10 Jan 2024 08:25:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 17:56:03.847418
• Title: Hybrid quantum learning with data re-uploading on a small-scale superconducting quantum simulator
• Title（参考訳）: 小型超伝導量子シミュレータにおけるデータ再アップロードによるハイブリッド量子学習
• Authors: Aleksei Tolstobrov, Gleb Fedorov, Shtefan Sanduleanu, Shamil Kadyrmetov, Andrei Vasenin, Aleksey Bolgar, Daria Kalacheva, Viktor Lubsanov, Aleksandr Dorogov, Julia Zotova, Peter Shlykov, Aleksei Dmitriev, Konstantin Tikhonov, Oleg V. Astafiev
• Abstract要約: スーパーバイザード量子学習(Supervised quantum learning)は、変分量子アルゴリズムと古典的な機械学習の間の創発的な多分野のドメインブリッジである。 簡単なバイナリとマルチラベルのタスクで量子回路をトレーニングし、95%の分類精度を達成し、手書き十進数認識時に90%の精度でデータを再アップロードするハイブリッドモデルを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.81784450632149
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised quantum learning is an emergent multidisciplinary domain bridging between variational quantum algorithms and classical machine learning. Here, we study experimentally a hybrid classifier model accelerated by a quantum simulator - a linear array of four superconducting transmon artificial atoms - trained to solve multilabel classification and image recognition problems. We train a quantum circuit on simple binary and multi-label tasks, achieving classification accuracy around 95%, and a hybrid model with data re-uploading with accuracy around 90% when recognizing handwritten decimal digits. Finally, we analyze the inference time in experimental conditions and compare the performance of the studied quantum model with known classical solutions.
• Abstract（参考訳）: スーパーバイザード量子学習(Supervised quantum learning)は、変分量子アルゴリズムと古典的機械学習の中間領域である。 本稿では, 量子シミュレータにより加速されるハイブリッド分類器モデルを実験的に検討し, マルチラベル分類と画像認識の問題を解くために訓練された4つの超伝導トランスモン人工原子の線形配列について検討した。 簡単なバイナリとマルチラベルのタスクで量子回路をトレーニングし、95%の分類精度を達成し、手書き十進数認識時に90%の精度でデータを再アップロードするハイブリッドモデルを構築した。 最後に, 実験条件下での推論時間を解析し, 量子モデルの性能を既知の古典解と比較する。

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