論文の概要: Quantum support vector machines for classification and regression on a trapped-ion quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.02091v1
• Date: Wed, 5 Jul 2023 08:06:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 14:46:09.575829
• Title: Quantum support vector machines for classification and regression on a trapped-ion quantum computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータにおける分類と回帰のための量子支援ベクトルマシン
• Authors: Teppei Suzuki, Takashi Hasebe, Tsubasa Miyazaki
• Abstract要約: 量子サポートベクトル分類(QSVC)と量子サポートベクトル回帰(QSVR)に基づく量子機械学習モデルについて検討する。 分類タスクでは,4量子ビットの捕捉イオン量子コンピュータを用いたQSVCモデルの性能は,ノイズのない量子計算シミュレーションと同等であった。 我々の量子回路で記述された量子カーネルは、QSVCとQSVRの両方のタスクに利用できることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.900449472718194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The quantum kernel method is one of the most important methods in quantum machine learning. In the present work, we investigate our quantum machine learning models based on quantum support vector classification (QSVC) and quantum support vector regression (QSVR), using a quantum-circuit simulator (with or without noise) as well as the IonQ Harmony quantum processor. A dataset containing fraudulent credit card transactions and image datasets (the MNIST and the Fashion-MNIST datasets) were used for the QSVC tasks, whereas a financial dataset and a materials dataset were used for the QSVR tasks. For the classification tasks, the performance of our QSVC models using the trapped-ion quantum computer with 4 qubits was comparable to that obtained from noiseless quantum-computing simulations, in agreement with the results of our device-noise simulations with various values for qubit-gate error rates. For the regression tasks, the use of a low-rank approximation to the noisy quantum kernel in combination with hyperparameter tuning in {\epsilon}-SVR can be a useful approach for improving the performance and robustness of the QSVR models on the near-term quantum device. Our results suggest that the quantum kernel described by our shallow quantum circuit can be used for both QSVC and QSVR tasks, indicating its robustness to noise and its versatility to different datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子カーネル法は量子機械学習において最も重要な手法の一つである。 本研究では,量子支援ベクトル分類(QSVC)と量子支援ベクトル回帰(QSVR)に基づく量子機械学習モデルについて,量子回路シミュレータ(ノイズの有無にかかわらず)とIonQ Harmony量子プロセッサを用いて検討する。 不正なクレジットカード取引と画像データセット(MNISTとFashion-MNISTデータセット)を含むデータセットをQSVCタスクに使用し、財務データセットと材料データセットをQSVRタスクに使用した。 分類タスクでは,4量子ビットの捕捉イオン量子コンピュータを用いたQSVCモデルの性能は,qubit-gate誤差率の異なるデバイスノイズシミュレーションの結果と一致して,ノイズのない量子計算シミュレーションと同等であった。 回帰タスクでは、ノイズ量子カーネルに対する低ランク近似と、"epsilon}-svr"におけるハイパーパラメータチューニングを組み合わせることで、短期量子デバイスにおけるqsvrモデルの性能と堅牢性を改善するための有用なアプローチとなる。 我々の量子回路で記述された量子カーネルはQSVCとQSVRの両方のタスクに利用でき、ノイズに対する堅牢性と異なるデータセットに対する汎用性を示している。

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