論文の概要: Quantum Data Encoding: A Comparative Analysis of Classical-to-Quantum
Mapping Techniques and Their Impact on Machine Learning Accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10375v1
- Date: Fri, 17 Nov 2023 08:00:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-20 15:21:27.408071
- Title: Quantum Data Encoding: A Comparative Analysis of Classical-to-Quantum
Mapping Techniques and Their Impact on Machine Learning Accuracy
- Title（参考訳）: 量子データ符号化:古典から量子へのマッピング手法の比較分析と機械学習精度への影響
- Authors: Minati Rath, Hema Date
- Abstract要約: 本研究では,古典的機械学習(ML)アルゴリズムへの量子データ埋め込み技術の統合について検討する。
その結果,量子データの埋め込みは,分類精度とF1スコアの向上に寄与することが判明した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research explores the integration of quantum data embedding techniques
into classical machine learning (ML) algorithms, aiming to assess the
performance enhancements and computational implications across a spectrum of
models. We explore various classical-to-quantum mapping methods, ranging from
basis encoding, angle encoding to amplitude encoding for encoding classical
data, we conducted an extensive empirical study encompassing popular ML
algorithms, including Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector
Machines and ensemble methods like Random Forest, LightGBM, AdaBoost, and
CatBoost. Our findings reveal that quantum data embedding contributes to
improved classification accuracy and F1 scores, particularly notable in models
that inherently benefit from enhanced feature representation. We observed
nuanced effects on running time, with low-complexity models exhibiting moderate
increases and more computationally intensive models experiencing discernible
changes. Notably, ensemble methods demonstrated a favorable balance between
performance gains and computational overhead. This study underscores the
potential of quantum data embedding in enhancing classical ML models and
emphasizes the importance of weighing performance improvements against
computational costs. Future research directions may involve refining quantum
encoding processes to optimize computational efficiency and exploring
scalability for real-world applications. Our work contributes to the growing
body of knowledge at the intersection of quantum computing and classical
machine learning, offering insights for researchers and practitioners seeking
to harness the advantages of quantum-inspired techniques in practical
scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,量子データ埋め込み手法を古典的機械学習(ml)アルゴリズムに統合し,様々なモデルの性能向上と計算的影響を評価することを目的としている。
我々は,古典的データを符号化するためのベースエンコーディング,アングルエンコーディング,振幅エンコーディングなど,さまざまな古典的-量子マッピング手法を探索し,ロジスティック回帰,K-Nearest Neighbors,Support Vector Machines,Random Forest,LightGBM,AdaBoost,CatBoostなどのアンサンブル手法など,一般的なMLアルゴリズムを含む広範な実験を行った。
この結果から,量子データの埋め込みは分類精度やF1スコアの向上に寄与することが明らかとなった。
走行時間に対するニュアンスの影響を,低複雑さモデルでは適度な増加を示し,より計算量の多いモデルでは識別可能な変化が見られた。
特に、アンサンブル法はパフォーマンス向上と計算オーバーヘッドのバランスが良好であった。
本研究は、古典的MLモデルの強化における量子データ埋め込みの可能性を強調し、計算コストに対する性能改善を重んじることの重要性を強調する。
将来の研究の方向性は、計算効率を最適化するための量子符号化プロセスの精細化と、現実世界のアプリケーションのためのスケーラビリティの探索である。
我々の研究は、量子コンピューティングと古典的な機械学習の交差点における知識の増大に寄与し、量子に触発された技術の利点を現実のシナリオで活用しようとする研究者や実践者に洞察を提供する。
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