論文の概要: Evolutionary-enhanced quantum supervised learning model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.08081v1
• Date: Tue, 14 Nov 2023 11:08:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-15 14:26:16.120539
• Title: Evolutionary-enhanced quantum supervised learning model
• Title（参考訳）: 進化的量子教師あり学習モデル
• Authors: Anton Simen Albino, Rodrigo Bloot, Otto M. Pires, Erick G. S. Nascimento
• Abstract要約: 本研究は,進化的アンサッツフリー教師あり学習モデルを提案する。 パラメタライズド回路とは対照的に、われわれのモデルはエリート的手法によって進化する可変位相を持つ回路を用いる。 我々のフレームワークは不毛の台地を避けることに成功し、結果としてモデルの精度が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum supervised learning, utilizing variational circuits, stands out as a promising technology for NISQ devices due to its efficiency in hardware resource utilization during the creation of quantum feature maps and the implementation of hardware-efficient ansatz with trainable parameters. Despite these advantages, the training of quantum models encounters challenges, notably the barren plateau phenomenon, leading to stagnation in learning during optimization iterations. This study proposes an innovative approach: an evolutionary-enhanced ansatz-free supervised learning model. In contrast to parametrized circuits, our model employs circuits with variable topology that evolves through an elitist method, mitigating the barren plateau issue. Additionally, we introduce a novel concept, the superposition of multi-hot encodings, facilitating the treatment of multi-classification problems. Our framework successfully avoids barren plateaus, resulting in enhanced model accuracy. Comparative analysis with variational quantum classifiers from the technology's state-of-the-art reveal a substantial improvement in training efficiency and precision. Furthermore, we conduct tests on a challenging dataset class, traditionally problematic for conventional kernel machines, demonstrating a potential alternative path for achieving quantum advantage in supervised learning for NISQ era.
• Abstract（参考訳）: 変分回路を利用した量子教師付き学習は、量子特徴マップ作成時のハードウェア資源利用効率と、学習可能なパラメータを持つハードウェア効率のansatzの実装により、nisqデバイスにとって有望な技術として注目される。 これらの利点にもかかわらず、量子モデルのトレーニングは問題、特に不毛台地現象に遭遇し、最適化イテレーション中に学習が停滞する。 本研究では,進化に富むアンサツフリー教師なし学習モデルを提案する。 パラメトリズド回路とは対照的に,本モデルは,楕円型法を通じて進化する可変トポロジーを持つ回路を用い,不毛高原問題を緩和する。 さらに,新しい概念であるマルチホットエンコーディングの重ね合わせを導入し,マルチクラス化問題の処理を容易にする。 我々のフレームワークは不毛高原を避けることに成功し、結果としてモデルの精度が向上した。 技術の最先端技術による変分量子分類器との比較分析は、訓練効率と精度を大幅に改善したことを示している。 さらに,NISQ時代の教師あり学習における量子優位性を実現するための代替手段として,従来のカーネルマシンでは問題となっていた,挑戦的なデータセットクラス上でテストを行う。

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