論文の概要: Variational quantum regression algorithm with encoded data structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03334v1
• Date: Fri, 7 Jul 2023 00:30:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-10 13:48:18.690449
• Title: Variational quantum regression algorithm with encoded data structure
• Title（参考訳）: 符号化データ構造を用いた変分量子回帰アルゴリズム
• Authors: C.-C. Joseph Wang and Ryan S. Bennink
• Abstract要約: 量子回帰アルゴリズムを構築し、学習された回帰係数に対する変分パラメータの直接関係を同定する。 我々は、古典的なデータテーブルの構造を反映した量子振幅でデータを直接符号化する回路を用いる。 このアルゴリズムは本質的に線形回帰を行うが、非線形特徴をトレーニングデータに組み込むことで、非線形回帰に容易に利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.38073142980733
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) prevail to solve practical problems such as combinatorial optimization, quantum chemistry simulation, quantum machine learning, and quantum error correction on noisy quantum computers. For variational quantum machine learning, a variational algorithm with model interpretability built into the algorithm is yet to be exploited. In this paper, we construct a quantum regression algorithm and identify the direct relation of variational parameters to learned regression coefficients, while employing a circuit that directly encodes the data in quantum amplitudes reflecting the structure of the classical data table. The algorithm is particularly suitable for well-connected qubits. With compressed encoding and digital-analog gate operation, the run time complexity is logarithmically more advantageous than that for digital 2-local gate native hardware with the number of data entries encoded, a decent improvement in noisy intermediate-scale quantum computers and a minor improvement for large-scale quantum computing Our suggested method of compressed binary encoding offers a remarkable reduction in the number of physical qubits needed when compared to the traditional one-hot-encoding technique with the same input data. The algorithm inherently performs linear regression but can also be used easily for nonlinear regression by building nonlinear features into the training data. In terms of measured cost function which distinguishes a good model from a poor one for model training, it will be effective only when the number of features is much less than the number of records for the encoded data structure to be observable. To echo this finding and mitigate hardware noise in practice, the ensemble model training from the quantum regression model learning with important feature selection from regularization is incorporated and illustrated numerically.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(vqas)は、組合せ最適化、量子化学シミュレーション、量子機械学習、ノイズ量子コンピュータ上の量子誤差補正といった実用的な問題を解決するために用いられる。 変分量子機械学習では、アルゴリズムに組み込まれたモデル解釈性を持つ変分アルゴリズムはまだ活用されていない。 本稿では、古典的データテーブルの構造を反映した量子振幅でデータを直接符号化する回路を用いて、量子回帰アルゴリズムを構築し、学習された回帰係数に対する変動パラメータの直接関係を同定する。 このアルゴリズムは、よく接続された量子ビットに特に適している。 With compressed encoding and digital-analog gate operation, the run time complexity is logarithmically more advantageous than that for digital 2-local gate native hardware with the number of data entries encoded, a decent improvement in noisy intermediate-scale quantum computers and a minor improvement for large-scale quantum computing Our suggested method of compressed binary encoding offers a remarkable reduction in the number of physical qubits needed when compared to the traditional one-hot-encoding technique with the same input data. このアルゴリズムは本質的に線形回帰を行うが、非線形特徴をトレーニングデータに組み込むことで、非線形回帰に容易に利用できる。 モデルトレーニングにおいて、良いモデルと貧弱なモデルとを区別する測定コスト関数は、コード化されたデータ構造が観測可能なレコード数よりも機能の数がはるかに少ない場合に限り有効である。 この発見とハードウェアノイズを軽減するために、正規化から重要な特徴選択を伴う量子回帰モデル学習からのアンサンブルモデルトレーニングを取り入れ、数値的に図示する。

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