論文の概要: Massively parallel hybrid quantum-classical machine learning for kernelized time-series classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05881v1
• Date: Wed, 10 May 2023 04:01:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 14:38:50.696134
• Title: Massively parallel hybrid quantum-classical machine learning for kernelized time-series classification
• Title（参考訳）: 並列並列ハイブリッド量子古典機械学習によるカーネル化時系列分類
• Authors: Jack S. Baker, Gilchan Park, Kwangmin Yu, Ara Ghukasyan, Oktay Goktas and Santosh Kumar Radha
• Abstract要約: 本稿では,時間系列ハミルトニアン(TSHK)アルゴリズムを用いて,ペアインスタンス間の時間的時間差を推定するハイブリッド量子古典機械に挑戦する。 カーネル重み付けステップを微分可能な微分可能なカーネル関数として扱うため、本手法はエンドラージ可能なハイブリッド量子系列技術とみなすことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Supervised time-series classification garners widespread interest because of its applicability throughout a broad application domain including finance, astronomy, biosensors, and many others. In this work, we tackle this problem with hybrid quantum-classical machine learning, deducing pairwise temporal relationships between time-series instances using a time-series Hamiltonian kernel (TSHK). A TSHK is constructed with a sum of inner products generated by quantum states evolved using a parameterized time evolution operator. This sum is then optimally weighted using techniques derived from multiple kernel learning. Because we treat the kernel weighting step as a differentiable convex optimization problem, our method can be regarded as an end-to-end learnable hybrid quantum-classical-convex neural network, or QCC-net, whose output is a data set-generalized kernel function suitable for use in any kernelized machine learning technique such as the support vector machine (SVM). Using our TSHK as input to a SVM, we classify univariate and multivariate time-series using quantum circuit simulators and demonstrate the efficient parallel deployment of the algorithm to 127-qubit superconducting quantum processors using quantum multi-programming.
• Abstract（参考訳）: 時系列分類の監督は、金融、天文学、バイオセンサーなど幅広い分野に適用可能であることから、広く関心を集めている。 本研究では,時系列ハミルトニアンカーネル(TSHK)を用いて時系列インスタンス間の時間的一対関係を導出する,ハイブリッド量子古典機械学習を用いてこの問題に取り組む。 TSHKは、パラメータ化された時間進化演算子を用いて進化した量子状態によって生成される内部積の和で構成される。 この和は、複数のカーネル学習に由来する手法を用いて最適に重み付けされる。 カーネル重み付けステップを微分凸最適化問題として扱うため、この手法は、サポートベクトルマシン(SVM)のようなカーネル化された機械学習技術で使用するのに適したデータセット一般化カーネル関数である、エンドツーエンドで学習可能なハイブリッド量子-古典-凸ニューラルネットワーク(QCC-net)とみなすことができる。 SVMへの入力としてTSHKを用いて、量子回路シミュレータを用いて一変量および多変量時系列を分類し、量子マルチプログラミングを用いて127量子ビット超伝導量子プロセッサへのアルゴリズムの効率的な並列展開を実証する。

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