論文の概要: Kernel Alignment for Quantum Support Vector Machines Using Genetic Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01562v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 01:36:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 16:47:38.430087
• Title: Kernel Alignment for Quantum Support Vector Machines Using Genetic Algorithms
• Title（参考訳）: 遺伝的アルゴリズムを用いた量子サポートベクトルマシンのカーネルアライメント
• Authors: Floyd M. Creevey, Jamie A. Heredge, Martin E. Sevior, Lloyd C. L. Hollenberg
• Abstract要約: 我々は、QSVMカーネル回路におけるゲートシーケンス選択にGASP(Genetic Algorithm for State prepared)フレームワークを活用する。 古典的および量子的カーネルに対するベンチマークでは、GA生成回路が標準技術に適合または超えていることが明らかになった。 我々の自動フレームワークは、試行錯誤を低減し、ファイナンス、ヘルスケア、材料科学アプリケーションのためのQSVMベースの機械学習性能の改善を可能にします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The data encoding circuits used in quantum support vector machine (QSVM) kernels play a crucial role in their classification accuracy. However, manually designing these circuits poses significant challenges in terms of time and performance. To address this, we leverage the GASP (Genetic Algorithm for State Preparation) framework for gate sequence selection in QSVM kernel circuits. We explore supervised and unsupervised kernel loss functions' impact on encoding circuit optimisation and evaluate them on diverse datasets for binary and multiple-class scenarios. Benchmarking against classical and quantum kernels reveals GA-generated circuits matching or surpassing standard techniques. We analyse the relationship between test accuracy and quantum kernel entropy, with results indicating a positive correlation. Our automated framework reduces trial and error, and enables improved QSVM based machine learning performance for finance, healthcare, and materials science applications.
• Abstract（参考訳）: 量子サポートベクトルマシン(QSVM)カーネルで使用されるデータ符号化回路は、その分類精度において重要な役割を果たす。 しかし、これらの回路を手動で設計することは、時間と性能の面で大きな課題となる。 そこで我々は,GASP(Genetic Algorithm for State Preparation)フレームワークを利用して,QSVMカーネル回路のゲートシーケンス選択を行う。 本稿では、カーネル損失関数が符号化回路の最適化に与える影響について検討し、バイナリおよびマルチクラスシナリオのための多様なデータセットで評価する。 古典的および量子的カーネルに対するベンチマークでは、GA生成回路が標準技術に適合または超えていることが明らかになった。 本研究では,テスト精度と量子カーネルエントロピーの関係を分析し,正の相関を示す。 我々の自動フレームワークは、試行錯誤を低減し、ファイナンス、ヘルスケア、材料科学アプリケーションのためのQSVMベースの機械学習性能を改善する。

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