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/2307.02091v2
• Date: Tue, 5 Sep 2023 06:15:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 04:27:50.217048
• 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検討する。 QSVCタスクには不正なクレジットカード取引とイメージデータセットを含むデータセットを使用し、QSVRタスクには財務データセットと材料データセットを使用します。 その結果,量子カーネルはQSVCとQSVRの両方のタスクに効果的に利用でき,ノイズに対する耐性と各種データセットへの適応性を示すことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.943058987503008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning is a rapidly growing field at the intersection of quantum computing and machine learning. In this work, we examine our quantum machine learning models, which are based on quantum support vector classification (QSVC) and quantum support vector regression (QSVR). We investigate these models using a quantum-circuit simulator, both with and without noise, as well as the IonQ Harmony quantum processor. For the QSVC tasks, we use a dataset containing fraudulent credit card transactions and image datasets (the MNIST and the Fashion-MNIST datasets); for the QSVR tasks, we use a financial dataset and a materials dataset. For the classification tasks, the performance of our QSVC models using 4 qubits of the trapped-ion quantum computer was comparable to that obtained from noiseless quantum-circuit simulations. The result is consistent with the analysis of our device-noise simulations with varying qubit-gate error rates. For the regression tasks, applying a low-rank approximation to the noisy quantum kernel, in combination with hyperparameter tuning in {\epsilon}-SVR, improved the performance of the QSVR models on the near-term quantum device. Our results suggest that the quantum kernel, as described by our shallow quantum circuit, can be effectively used for both QSVC and QSVR tasks, indicating its resistance to noise and its adaptability to various datasets.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子コンピューティングと機械学習の交差点で急速に成長する分野である。 本研究では、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。 我々はこれらのモデルについて、ノイズの有無に関わらず量子回路シミュレータとionq harmony量子プロセッサを用いて検討する。 QSVCタスクには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使用し、QSVRタスクには財務データセットと資料データセットを使用します。 分類タスクでは, 捕捉イオン量子コンピュータの4量子ビットを用いたQSVCモデルの性能は, ノイズレス量子回路シミュレーションで得られたものと同等であった。 その結果,量子ゲート誤り率の異なるデバイスノイズシミュレーションの解析結果と一致した。 回帰タスクでは、ノイズ量子カーネルに低ランク近似を適用し、"epsilon}-svr"の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モデルの性能が向上した。 この結果から,量子カーネルはQSVCとQSVRの両方のタスクに効果的に利用でき,ノイズに対する耐性と各種データセットへの適応性を示すことが示唆された。

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