論文の概要: A Survey on Quantum Machine Learning: Current Trends, Challenges,
Opportunities, and the Road Ahead
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10315v1
- Date: Mon, 16 Oct 2023 11:52:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-17 14:45:42.130260
- Title: A Survey on Quantum Machine Learning: Current Trends, Challenges,
Opportunities, and the Road Ahead
- Title(参考訳): 量子機械学習に関するサーベイ:最近の動向,課題,機会,道の先
- Authors: Kamila Zaman and Alberto Marchisio and Muhammad Abdullah Hanif and
Muhammad Shafique
- Abstract要約: 量子コンピューティング(QC)は、古典的な計算に比べて複雑な問題を解く効率を改善すると主張している。
QCは機械学習(ML)アプリケーションに適用され、量子機械学習(QML)システムを形成する。
我々は、異なるQMLアルゴリズムとそのドメイン適用性、量子データセット、ハードウェア技術、ソフトウェアツール、シミュレータ、アプリケーションについて議論する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.14975265413396
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Computing (QC) claims to improve the efficiency of solving complex
problems, compared to classical computing. When QC is applied to Machine
Learning (ML) applications, it forms a Quantum Machine Learning (QML) system.
After discussing the basic concepts of QC and its advantages over classical
computing, this paper reviews the key aspects of QML in a comprehensive manner.
We discuss different QML algorithms and their domain applicability, quantum
datasets, hardware technologies, software tools, simulators, and applications.
In this survey, we provide valuable information and resources for readers to
jumpstart into the current state-of-the-art techniques in the QML field.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティング(QC)は、古典的な計算に比べて複雑な問題を解く効率を改善すると主張している。
QCが機械学習(ML)アプリケーションに適用されると、量子機械学習(QML)システムを形成する。
本稿では、QCの基本概念と古典コンピューティングに対する優位性について論じ、QMLの重要な側面を包括的にレビューする。
異なるQMLアルゴリズムとそのドメイン適用性、量子データセット、ハードウェア技術、ソフトウェアツール、シミュレータ、アプリケーションについて議論する。
本調査では,QML分野の最先端技術に参入する上で,読者にとって貴重な情報とリソースを提供する。
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