論文の概要: Advantage of Quantum Machine Learning from General Computational
Advantages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03057v1
- Date: Tue, 5 Dec 2023 19:00:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-07 17:03:08.405650
- Title: Advantage of Quantum Machine Learning from General Computational
Advantages
- Title（参考訳）: 一般計算による量子機械学習の利点
- Authors: Hayata Yamasaki, Natsuto Isogai, Mio Murao
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)の全体的マイルストーンは、あらゆる古典的な学習方法に対するQMLの利点を実証することである。
ここでは、古典的なデータを用いた教師付き学習タスクのファミリーを前例のないほど広く構築し、QMLの利点を実証する。
我々の学習課題は、少数の入力に間に合うように効率的に計算できる関数の一般クラスを実行することで実現可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5322020135765464
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: An overarching milestone of quantum machine learning (QML) is to demonstrate
the advantage of QML over all possible classical learning methods in
accelerating a common type of learning task as represented by supervised
learning with classical data. However, the provable advantages of QML in
supervised learning have been known so far only for the learning tasks designed
for using the advantage of specific quantum algorithms, i.e., Shor's
algorithms. Here we explicitly construct an unprecedentedly broader family of
supervised learning tasks with classical data to offer the provable advantage
of QML based on general quantum computational advantages, progressing beyond
Shor's algorithms. Our learning task is feasibly achievable by executing a
general class of functions that can be computed efficiently in polynomial time
for a large fraction of inputs by arbitrary quantum algorithms but not by any
classical algorithm. We prove the hardness of achieving this learning task for
any possible polynomial-time classical learning method. We also clarify
protocols for preparing the classical data to demonstrate this learning task in
experiments. These results open routes to exploit a variety of quantum
advantages in computing functions for the experimental demonstration of the
advantage of QML.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(qml:quantum machine learning)の全体的なマイルストーンは、古典データによる教師付き学習で表される一般的な学習タスクを加速する、すべての可能な古典的学習方法に対するqmlの利点を示すことである。
しかしながら、教師付き学習におけるqmlの証明可能な利点は、特定の量子アルゴリズム、すなわちショアのアルゴリズムを利用するように設計された学習タスクでのみ知られている。
ここでは、一般的な量子計算の利点に基づくqmlの証明可能な利点を提供するために、古典データを用いた教師付き学習タスクの、前例のない広範なファミリーを明示的に構築する。
我々の学習課題は、任意の量子アルゴリズムによって多くの入力に対して多項式時間で効率的に計算できる関数の一般クラスを実行することで実現可能である。
任意の多項式時間古典学習法において,この学習課題を達成することの難しさを証明する。
また,この学習課題を実証するために,古典データ作成のためのプロトコルを明らかにする。
これらの結果は、QMLの利点を実験的に実証するために、コンピューティング機能における様々な量子上の利点を利用するためのルートを開く。
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