論文の概要: Neural Quantum Embedding: Pushing the Limits of Quantum Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11412v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 19:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 20:31:18.257982
• Title: Neural Quantum Embedding: Pushing the Limits of Quantum Supervised Learning
• Title（参考訳）: ニューラル量子埋め込み: 量子教師付き学習の限界を押し上げる
• Authors: Tak Hur, Israel F. Araujo, Daniel K. Park
• Abstract要約: 本稿では,古典的な深層学習技術を活用し,量子埋め込みを効率的に最適化する手法であるNeural Quantum Embedding (NQE)を提案する。 NQEは経験的リスクの低いバウンダリを強化し、分類性能を大幅に改善する。 NQEの有効性を検証するため、画像データ分類のためのIBM量子デバイス上で実験を行い、0.52から0.96までの顕著な精度向上を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum embedding is indispensable for applying quantum machine learning techniques to classical data, and has substantial impacts on performance outcomes. In this study, we present Neural Quantum Embedding (NQE), a method that efficiently optimizes quantum embedding by leveraging classical deep learning techniques. NQE enhances the lower bound of the empirical risk, leading to substantial improvements in classification performance. Moreover, NQE improves robustness against noise. To validate the effectiveness of NQE, we conduct experiments on IBM quantum devices for image data classification, resulting in a remarkable accuracy enhancement from 0.52 to 0.96. Numerical analysis of the local effective dimension highlights that NQE improves the trainability and generalization performance of quantum neural networks. Furthermore, NQE achieves improved generalization in the quantum kernel method, as evidenced by a reduction in the upper bound of the expected risk.
• Abstract（参考訳）: 量子埋め込みは古典的なデータに量子機械学習技術を適用するのに不可欠であり、性能にかなりの影響を及ぼす。 本研究では,古典的深層学習手法を活用し,量子埋め込みを効率的に最適化するニューラル量子埋め込み(nqe)を提案する。 NQEは経験的リスクの低いバウンダリを強化し、分類性能を大幅に改善する。 さらに、NQEはノイズに対する堅牢性を改善する。 nqeの有効性を検証するため,画像データ分類のためのibm量子デバイス実験を行い,0.52から0.96までの精度向上を実現した。 局所有効次元の数値解析は、nqeが量子ニューラルネットワークのトレーサビリティと一般化性能を向上させることを強調する。 さらに、NQEは期待されるリスクの上界の減少によって証明されるように、量子カーネル法における一般化の改善を実現する。

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