論文の概要: Explainable quantum regression algorithm with encoded data structure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03334v5
- Date: Thu, 26 Jun 2025 03:12:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-27 13:31:57.600728
- Title: Explainable quantum regression algorithm with encoded data structure
- Title（参考訳）: 符号化データ構造を用いた説明可能な量子回帰アルゴリズム
- Authors: C. -C. Joseph Wang, F. Perkkola, I. Salmenperä, A. Meijer-van de Griend, J. K. Nurminen, R. S. Bennink,
- Abstract要約: 本稿では,最初の解釈可能な量子回帰アルゴリズムを構築する。
符号化されたデータ構造は回帰マップの計算の時間的複雑さを減少させる。
我々は、中性冷原子とイオンに実装されたマルチキュービットゲートを持つ潜在的な量子ユーティリティを想定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid variational quantum algorithms (VQAs) are promising for solving practical problems such as combinatorial optimization, quantum chemistry simulation, quantum machine learning, and quantum error correction on noisy quantum computers. However, with typical random ansatz or quantum alternating operator ansatz, derived variational quantum algorithms become a black box that cannot be trusted for model interpretation, not to mention deploying as applications in informing critical decisions: the results of these variational parameters are just rotational angles for the quantum gates and have nothing to do with interpretable values that a model can provide directly. In this paper, we construct the first interpretable quantum regression algorithm, in which the quantum state exactly encodes the classical data table and the variational parameters correspond directly to the regression coefficients, which are real numbers by construction, providing a high degree of model interpretability and minimal cost to optimize due to the right expressiveness. We also take advantage of the encoded data structure to reduce the time complexity of computing the regression map. To shorten the circuit depth for nonlinear regression, our algorithm can be extended by building nonlinear features by classical preprocessing as the independent encoded column vectors. Even though the realization of compressed encoding in superconducting qubits has been achieved by the less noisy compressed encoding recently by the authors, we envision potential quantum utilities with multi-qubit gates implemented in neutral cold atoms and ions.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド変分量子アルゴリズム(VQA)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、ノイズの多い量子コンピュータにおける量子エラー補正などの実用的な問題を解決することを約束している。
しかし、典型的なランダム・アンサッツや量子交互演算子・アンサッツでは、導出された変分量子アルゴリズムは、重要な決定を下すための応用として、モデル解釈に信頼できないブラックボックスとなる:これらの変分パラメータの結果は、量子ゲートの回転角に過ぎず、モデルが直接提供できる解釈可能な値とは無関係である。
本稿では,量子状態が古典的データテーブルを正確にエンコードし,変動パラメータが実数である回帰係数に直接対応する最初の解釈可能な量子回帰アルゴリズムを構築する。
また、エンコードされたデータ構造を利用して、回帰マップの計算の時間的複雑さを低減する。
非線形回帰の回路深さを短くするために, 独立符号化列ベクトルとして古典的前処理により非線形特徴を構築することにより, アルゴリズムを拡張できる。
超伝導量子ビットにおける圧縮符号化の実現は、最近の著者らによるノイズの少ない圧縮符号化によって達成されているが、中性冷原子やイオンに実装されたマルチキュービットゲートを持つ潜在的な量子ユーティリティを想定する。
関連論文リスト
- An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations [50.467930253994155]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの利点をデータ駆動タスクに移行しようとする分野である。
入力をパウリ弦の有限集合にマッピングすることで、データ符号化に伴うコストを回避できる効率的な手法を提案する。
我々は、古典的および量子モデルに対して、テキストおよび画像分類タスクに対する我々のアプローチを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-13T11:49:53Z) - 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) - Taming Quantum Time Complexity [45.867051459785976]
時間複雑性の設定において、正確さと遠心性の両方を達成する方法を示します。
我々は、トランスデューサと呼ばれるものに基づく量子アルゴリズムの設計に新しいアプローチを採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-27T14:45:19Z) - Predicting RNA Secondary Structure on Universal Quantum Computer [2.277461161767121]
RNA構造が塩基配列からどのように折り畳み、その二次構造がどのように形成されるかを知るための最初のステップである。
従来のエネルギーベースのアルゴリズムは、特に非ネスト配列の精度が低い。
普遍量子コンピューティングのためのゲートモデルアルゴリズムは利用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-16T15:57:38Z) - Quantum Architecture Search for Quantum Monte Carlo Integration via
Conditional Parameterized Circuits with Application to Finance [0.0]
古典的モンテカルロアルゴリズムは、振幅推定(AE)を用いて理論的に量子コンピュータ上にスピンアップできる
我々は、パラメータ化量子回路の事前学習に基づく簡単なアプローチを開発する。
AEアルゴリズムのサブルーチンとして使用できるように、条件付き変種に変換する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T07:56:57Z) - Quantum Worst-Case to Average-Case Reductions for All Linear Problems [66.65497337069792]
量子アルゴリズムにおける最悪のケースと平均ケースの削減を設計する問題について検討する。
量子アルゴリズムの明示的で効率的な変換は、入力のごく一部でのみ正し、全ての入力で正しくなる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-06T22:01:49Z) - Quantum Extremal Learning [0.8937790536664091]
本稿では,関数出力を極大化する隠れ関数への入力を見つける過程である「極大学習のための量子アルゴリズム」を提案する。
量子エクストリームラーニング(quantum extremal Learning, QEL)と呼ばれるこのアルゴリズムは、データ入力と出力の関係をモデル化するために変分訓練されたパラメトリック量子回路で構成されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-05T17:37:26Z) - A Hybrid Quantum-Classical Algorithm for Robust Fitting [47.42391857319388]
本稿では,ロバストフィッティングのためのハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
私たちのコアコントリビューションは、整数プログラムの列を解く、新しい堅牢な適合式である。
実際の量子コンピュータを用いて得られた結果について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-25T05:59:24Z) - A quantum algorithm for training wide and deep classical neural networks [72.2614468437919]
勾配勾配勾配による古典的トレーサビリティに寄与する条件は、量子線形系を効率的に解くために必要な条件と一致することを示す。
MNIST画像データセットがそのような条件を満たすことを数値的に示す。
我々は、プールを用いた畳み込みニューラルネットワークのトレーニングに$O(log n)$の実証的証拠を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-19T23:41:03Z) - Quantum Ensemble for Classification [2.064612766965483]
機械学習のパフォーマンスを改善する強力な方法は、複数のモデルの予測を組み合わせたアンサンブルを構築することである。
量子重ね合わせ,絡み合い,干渉を利用して分類モデルのアンサンブルを構築する新しい量子アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-02T11:26:54Z) - Quantum Gram-Schmidt Processes and Their Application to Efficient State
Read-out for Quantum Algorithms [87.04438831673063]
本稿では、生成した状態の古典的ベクトル形式を生成する効率的な読み出しプロトコルを提案する。
我々のプロトコルは、出力状態が入力行列の行空間にある場合に適合する。
我々の技術ツールの1つは、Gram-Schmidt正則手順を実行するための効率的な量子アルゴリズムである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-14T11:05:26Z)
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。