論文の概要: Exponential separations between classical and quantum learners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16028v1
- Date: Wed, 28 Jun 2023 08:55:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-29 15:08:09.240248
- Title: Exponential separations between classical and quantum learners
- Title（参考訳）: 古典と量子学習者の指数的分離
- Authors: Casper Gyurik and Vedran Dunjko
- Abstract要約: 我々は,定義の微妙な違いが,学習者が満足して解決すべき要件や課題を著しく異なるものにする可能性について論じる。
本稿では,データ生成関数の同定に古典的困難を主眼として,2つの新たな学習分離を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite significant effort, the quantum machine learning community has only
demonstrated quantum learning advantages for artificial cryptography-inspired
datasets when dealing with classical data. In this paper we address the
challenge of finding learning problems where quantum learning algorithms can
achieve a provable exponential speedup over classical learning algorithms. We
reflect on computational learning theory concepts related to this question and
discuss how subtle differences in definitions can result in significantly
different requirements and tasks for the learner to meet and solve. We examine
existing learning problems with provable quantum speedups and find that they
largely rely on the classical hardness of evaluating the function that
generates the data, rather than identifying it. To address this, we present two
new learning separations where the classical difficulty primarily lies in
identifying the function generating the data. Furthermore, we explore
computational hardness assumptions that can be leveraged to prove quantum
speedups in scenarios where data is quantum-generated, which implies likely
quantum advantages in a plethora of more natural settings (e.g., in condensed
matter and high energy physics). We also discuss the limitations of the
classical shadow paradigm in the context of learning separations, and how
physically-motivated settings such as characterizing phases of matter and
Hamiltonian learning fit in the computational learning framework.
- Abstract（参考訳）: かなりの努力にもかかわらず、量子機械学習コミュニティは、古典的なデータを扱う際に、人工暗号に触発されたデータセットに対して量子学習の利点しか示していない。
本稿では、量子学習アルゴリズムが古典学習アルゴリズムよりも証明可能な指数的高速化を達成できる学習問題を見つけることの課題に対処する。
本稿では,この問題に関連する計算学習理論の概念を考察し,定義の微妙な違いが,学習者が満足して解決すべき要件や課題をいかに大きく異なるものにするかを考察する。
証明可能な量子スピードアップによる既存の学習問題を検証し、データを生成する関数を識別するのではなく、その古典的な難易度に大きく依存していることを見出した。
そこで本研究では,古典的難易度は主にデータ生成関数の同定にある2つの新しい学習分離を提案する。
さらに、データが量子生成されるシナリオで量子速度を証明できる計算のハードネスの仮定を探求し、より自然な設定(凝縮物や高エネルギー物理学など)で量子の利点を示唆する。
また,学習分離の文脈における古典的な影のパラダイムの限界や,物質相の特徴付けやハミルトン学習といった物理的動機づけのある設定が計算学習フレームワークにどのように適合するかについても論じた。
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