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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11412v2
• Date: Fri, 9 Aug 2024 02:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-12 20:51:27.905954
• 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:量子監視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, 量子埋め込みの最適化手法であるNeural Quantum Embedding(NQE)について述べる。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum embedding is a fundamental prerequisite 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 beyond the limitations of positive and trace-preserving maps 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. In addition, numerical analyses highlight that NQE simultaneously improves the trainability and generalization performance of quantum neural networks, as well as of the quantum kernel method.
• 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ための基本的な前提条件であり、性能にかなりの影響を及ぼす。 本研究では,古典的な深層学習技術を活用することで,正およびトレース保存マップの限界を超えて,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。 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。 さらに、数値解析により、NQEは量子ニューラルネットワークのトレーニング性と一般化性能と、量子カーネル法とを同時に改善することが明らかとなった。

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