論文の概要: Fully Quantum Classifier
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03396v1
- Date: Fri, 7 Jul 2023 05:39:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-10 13:17:54.717279
- Title: Fully Quantum Classifier
- Title(参考訳): 完全量子分類器
- Authors: Wojciech Roga, Baptiste Chevalier, Masahiro Takeoka
- Abstract要約: これは量子データ再ロード分類器とバイナリトレーニング可能なパラメータで構成されており、その最適な値は量子探索アルゴリズムによって見つかる。
我々は,古典的ブライト力探索と比較して,最適化可能なパラメータの高速化が可能であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper we present a supervised machine learning quantum classifier. It
consists of a quantum data re-uploading classifier with binary trainable
parameters, the optimal values of which are found by a quantum search
algorithm. We show that we can reach the quadratic speed-up in optimization
trainable parameters compared to classical brute force search.
- Abstract(参考訳): 本稿では,教師付き機械学習量子分類器を提案する。
これは量子データ再ロード分類器とバイナリトレーニング可能なパラメータで構成されており、その最適な値は量子探索アルゴリズムによって見つかる。
古典的ブライト力探索と比較して,最適化可能なパラメータの2次高速化が可能であることを示す。
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