論文の概要: SQL2Circuits: Estimating Metrics for SQL Queries with A Quantum Natural Language Processing Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08529v1
• Date: Wed, 14 Jun 2023 14:23:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-16 18:49:21.414227
• Title: SQL2Circuits: Estimating Metrics for SQL Queries with A Quantum Natural Language Processing Method
• Title（参考訳）: SQL2Circuits: 量子自然言語処理法によるSQLクエリのメトリック推定
• Authors: Valter Uotila
• Abstract要約: この研究は量子機械学習モデルを構築するための量子自然言語処理(QNLP)に着想を得たアプローチを表している。 本研究では,その表現可能性とエンタングリング能力のヒストグラムを計算し,開発した量子機械学習モデルについて検討する。 その結果、モデルには表現可能な特性があるが、量子ハードウェア上での実行には複雑ではないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Quantum computing has developed significantly in recent years. Developing algorithms to estimate various metrics for SQL queries has been an important research question in database research since the estimations affect query optimization and database performance. This work represents a quantum natural language processing (QNLP) -inspired approach for constructing a quantum machine learning model which can classify SQL queries with respect to their execution times and cardinalities. From the quantum machine learning perspective, we compare our model and results to the previous research in QNLP and conclude that our model reaches similar accuracy as the QNLP model in the classification tasks. This indicates that the QNLP model is a promising method even when applied to problems that are not in QNLP. We study the developed quantum machine learning model by calculating its expressibility and entangling capability histograms. The results show that the model has favorable properties to be expressible but also not too complex to be executed on quantum hardware.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子コンピューティングは著しく発展している。 SQLクエリの様々なメトリクスを推定するアルゴリズムの開発は、クエリ最適化とデータベース性能に影響を与えるため、データベース研究において重要な研究課題となっている。 この研究は、量子自然言語処理(QNLP)から着想を得たアプローチで、実行時間と濃度に関してSQLクエリを分類できる量子機械学習モデルを構築する。 量子機械学習の観点から、我々のモデルと結果をQNLPの以前の研究と比較し、我々のモデルは分類タスクにおけるQNLPモデルと同様の精度に達すると結論づける。 これは,QNLPにない問題に適用しても,QNLPモデルは有望な手法であることを示している。 本研究では,その表現可能性とエンハング能力ヒストグラムを計算し,量子機械学習モデルについて検討した。 結果は、モデルが表現しやすい性質を持つが、量子ハードウェア上で実行するには複雑ではないことを示している。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Quantum-Assisted Simulation: A Framework for Developing Machine Learning Models in Quantum Computing [0.0]
  本稿では、量子コンピューティングの歴史を調査し、既存のQMLアルゴリズムを検証し、QMLアルゴリズムのシミュレーションを作成するための簡易な手順を提案する。 従来の機械学習と量子機械学習の両方のアプローチを用いて、データセット上でシミュレーションを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-17T07:33:42Z)
• Unifying (Quantum) Statistical and Parametrized (Quantum) Algorithms [65.268245109828]
  我々はカーンズのSQオラクルとヴァリアントの弱い評価オラクルからインスピレーションを得ます。 評価クエリから学習するための非条件の下限を出力する,広範かつ直感的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T18:23:21Z)
• Classical-to-Quantum Transfer Learning Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuit [62.55763504085508]
  本稿では,変分量子回路(VQC)を用いた古典的量子移動学習アーキテクチャにより,VQCモデルの表現と一般化(推定誤差)が向上することを証明する。 古典-量子遷移学習のアーキテクチャは、事前学習された古典的生成AIモデルを活用し、訓練段階におけるVQCの最適パラメータの発見を容易にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T03:08:18Z)
• A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
  生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。 古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。 以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T22:48:28Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• Learning capability of parametrized quantum circuits [2.51657752676152]
  変分量子アルゴリズム(VQA)とそのパラメタライズド量子回路(PQC)による量子機械学習分野への応用は、ノイズの多い中間スケール量子コンピューティングデバイスを活用する主要な方法の1つであると考えられている。 本稿では、Schuldらによる研究に基づいて、学習能力の新たな尺度を用いて、PQCの一般的なアンス・アゼと比較する。 また,Beerらが導入した分散量子ニューラルネットワーク(dQNN)についても検討し,その学習能力を高めるために,dQNNのデータ再アップロード構造を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T13:26:20Z)
• Copula-based Risk Aggregation with Trapped Ion Quantum Computers [1.541403735141431]
  コプラは、合同確率分布をモデル化するための数学的ツールである。 コプラを最大絡み合った量子状態として表現できることの最近の発見は、実用的な量子優位性に対する有望なアプローチを明らかにしている。 シミュレータと最先端のイオン量子コンピュータ上での回路設計と精度の異なるQCBMのトレーニングについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-23T18:39:30Z)
• Quantum variational learning for entanglement witnessing [0.0]
  この研究は量子アルゴリズムの潜在的な実装に焦点を当て、$n$ qubitsの単一レジスタ上で定義された量子状態を適切に分類することができる。 我々は「絡み合いの証人」という概念、すなわち、特定の特定の状態が絡み合うものとして識別できる期待値を持つ演算子を利用する。 我々は,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いて,絡み合いの目撃者の行動を再現する方法をうまく学習した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T20:14:28Z)
• Towards AutoQML: A Cloud-Based Automated Circuit Architecture Search Framework [0.0]
  自動量子機械学習(AutoQML)への第一歩を踏み出す 本稿では,この問題の具体的記述を提案し,その後,古典的量子ハイブリッドクラウドアーキテクチャを開発する。 応用例として、量子生成適応ニューラルネットワーク(qGAN)をトレーニングし、既知の歴史的なデータ分布に従うエネルギー価格を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-16T12:37:10Z)
• Oracle separations of hybrid quantum-classical circuits [68.96380145211093]
  量子計算の2つのモデル: CQ_dとQC_d。 CQ_dは、d-d-deepth量子コンピュータのシナリオを何度も捉え、QC_dは測定ベースの量子計算に類似している。 CQ_dとQC_dの類似性にもかかわらず、2つのモデルは本質的にはCQ_d $nsubseteq$QC_dとQC_d $nsubseteq$CQ_dである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-06T03:10:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。