論文の概要: Quantum-Assisted Simulation: A Framework for Developing Machine Learning Models in Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10363v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 14:44:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:58:55.914345
• Title: Quantum-Assisted Simulation: A Framework for Developing Machine Learning Models in Quantum Computing
• Title（参考訳）: 量子支援シミュレーション:量子コンピューティングにおける機械学習モデル開発のためのフレームワーク
• Authors: Minati Rath, Hema Date,
• Abstract要約: 本稿では、量子コンピューティングの歴史を調査し、既存のQMLアルゴリズムを検証し、QMLアルゴリズムのシミュレーションを作成するための簡易な手順を提案する。 従来の機械学習と量子機械学習の両方のアプローチを用いて、データセット上でシミュレーションを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Machine Learning (ML) models are trained using historical data to classify new, unseen data. However, traditional computing resources often struggle to handle the immense amount of data, commonly known as Big Data, within a reasonable time frame. Quantum Computing (QC) provides a novel approach to information processing, offering the potential to process classical data exponentially faster than classical computing through quantum algorithms. By mapping Quantum Machine Learning (QML) algorithms into the quantum mechanical domain, we can potentially achieve exponential improvements in data processing speed, reduced resource requirements, and enhanced accuracy and efficiency. In this article, we delve into both the QC and ML fields, exploring the interplay of ideas between them, as well as the current capabilities and limitations of hardware. We investigate the history of quantum computing, examine existing QML algorithms, and present a simplified procedure for setting up simulations of QML algorithms, making it accessible and understandable for readers. Furthermore, we conduct simulations on a dataset using both traditional machine learning and quantum machine learning approaches. We then compare their respective performances by utilizing a quantum simulator.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、履歴データを使用してトレーニングされ、新しい、目に見えないデータを分類する。 しかし、従来のコンピューティングリソースは、一般的にビッグデータとして知られる膨大な量のデータを扱うのに、妥当な時間枠で苦労することが多い。 量子コンピューティング(QC)は情報処理に新しいアプローチを提供し、量子アルゴリズムを通じて古典的な計算よりも指数関数的に高速に古典的なデータを処理できる能力を提供する。 量子機械学習(QML)アルゴリズムを量子力学領域にマッピングすることにより、データ処理速度、リソース要求の削減、精度と効率の向上を指数関数的に向上させることができる。 この記事では、QCとMLの両方の分野を掘り下げ、それら間のアイデアの相互作用と、ハードウェアの現在の機能と限界を探求します。 本稿では,量子コンピューティングの歴史を調査し,既存のQMLアルゴリズムを検証し,QMLアルゴリズムのシミュレーションを作成するための簡易な手順を提案する。 さらに,従来の機械学習と量子機械学習の両方を用いて,データセット上でシミュレーションを行う。 次に、量子シミュレータを用いてそれぞれの性能を比較する。

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