論文の概要: Drastic Circuit Depth Reductions with Preserved Adversarial Robustness
by Approximate Encoding for Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09424v1
- Date: Mon, 18 Sep 2023 01:49:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-19 15:30:56.469998
- Title: Drastic Circuit Depth Reductions with Preserved Adversarial Robustness
by Approximate Encoding for Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習のための近似符号化による対向ロバスト性保存回路深さ低減
- Authors: Maxwell T. West, Azar C. Nakhl, Jamie Heredge, Floyd M. Creevey, Lloyd
C.L. Hollenberg, Martin Sevior, Muhammad Usman
- Abstract要約: 本研究では, 変分, 遺伝的および行列積状態に基づくアルゴリズムを用いて, 符号化画像データを表す量子状態の効率的な作成法を実装した。
その結果、これらの手法は、標準状態準備実装よりも2桁も浅い回路を用いて、QMLに適したレベルにほぼ準備できることが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5181797490530444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning (QML) is emerging as an application of quantum
computing with the potential to deliver quantum advantage, but its realisation
for practical applications remains impeded by challenges. Amongst those, a key
barrier is the computationally expensive task of encoding classical data into a
quantum state, which could erase any prospective speed-ups over classical
algorithms. In this work, we implement methods for the efficient preparation of
quantum states representing encoded image data using variational, genetic and
matrix product state based algorithms. Our results show that these methods can
approximately prepare states to a level suitable for QML using circuits two
orders of magnitude shallower than a standard state preparation implementation,
obtaining drastic savings in circuit depth and gate count without unduly
sacrificing classification accuracy. Additionally, the QML models trained and
evaluated on approximately encoded data display an increased robustness to
adversarially generated input data perturbations. This partial alleviation of
adversarial vulnerability, possible due to the "drowning out" of adversarial
perturbations while retaining the meaningful large-scale features of the data,
constitutes a considerable benefit for approximate state preparation in
addition to lessening the requirements of the quantum hardware. Our results,
based on simulations and experiments on IBM quantum devices, highlight a
promising pathway for the future implementation of accurate and robust QML
models on complex datasets relevant for practical applications, bringing the
possibility of NISQ-era QML advantage closer to reality.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(quantum machine learning, qml)は、量子コンピューティングの応用として登場し、量子の優位性をもたらす可能性があるが、実用的応用に対するその実現は課題によって妨げられている。
中でも重要な障壁は、古典的なデータを量子状態に符号化する計算コストのかかるタスクであり、古典的なアルゴリズムに対する予測的なスピードアップを消すことができる。
本研究では, 変分, 遺伝的および行列積状態に基づくアルゴリズムを用いて, 符号化画像データを表す量子状態の効率的な生成法を提案する。
その結果,本手法は,標準状態準備方式よりも2桁浅く,精度を犠牲にすることなく回路深度とゲート数を大幅に節約できる回路を用いて,qmlに適したレベルに準じることができた。
さらに、ほぼ符号化されたデータに基づいてトレーニングおよび評価されたQMLモデルは、逆向きに生成された入力データの摂動に対するロバスト性を高める。
この敵対的脆弱性の部分的緩和は、データの有意義な大規模特徴を保ちながら、敵対的摂動の「drrowning out」によって可能であり、量子ハードウェアの要件を減少させるだけでなく、近似状態の準備にかなりの利益をもたらす。
我々は,IBM量子デバイス上でのシミュレーションと実験に基づいて,実用アプリケーションに関連する複雑なデータセット上での高精度で堅牢なQMLモデルを将来実装する上で,将来的な経路を明らかにする。
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