論文の概要: Neural auto-designer for enhanced quantum kernels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11098v1
- Date: Sat, 20 Jan 2024 03:11:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 18:08:15.494409
- Title: Neural auto-designer for enhanced quantum kernels
- Title(参考訳): 量子カーネル強化のためのニューラルオートデザイナ
- Authors: Cong Lei, Yuxuan Du, Peng Mi, Jun Yu, Tongliang Liu
- Abstract要約: 本稿では,問題固有の量子特徴写像の設計を自動化するデータ駆動型手法を提案する。
私たちの研究は、量子機械学習の進歩におけるディープラーニングの実質的な役割を強調します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.616404192966016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum kernels hold great promise for offering computational advantages over
classical learners, with the effectiveness of these kernels closely tied to the
design of the quantum feature map. However, the challenge of designing
effective quantum feature maps for real-world datasets, particularly in the
absence of sufficient prior information, remains a significant obstacle. In
this study, we present a data-driven approach that automates the design of
problem-specific quantum feature maps. Our approach leverages feature-selection
techniques to handle high-dimensional data on near-term quantum machines with
limited qubits, and incorporates a deep neural predictor to efficiently
evaluate the performance of various candidate quantum kernels. Through
extensive numerical simulations on different datasets, we demonstrate the
superiority of our proposal over prior methods, especially for the capability
of eliminating the kernel concentration issue and identifying the feature map
with prediction advantages. Our work not only unlocks the potential of quantum
kernels for enhancing real-world tasks but also highlights the substantial role
of deep learning in advancing quantum machine learning.
- Abstract(参考訳): 量子カーネルは、古典的学習者よりも計算上の利点を提供するという大きな約束を持ち、これらのカーネルの有効性は量子的特徴マップの設計と密接に結びついている。
しかし、実世界のデータセット、特に十分な事前情報がない場合に、効果的な量子特徴写像を設計するという課題は、依然として大きな障害である。
本研究では,問題固有の量子特徴マップの設計を自動化したデータ駆動手法を提案する。
提案手法は,近距離量子マシンの量子ビットに制限のある高次元データを処理するための特徴選択手法を利用して,様々な量子カーネルの性能評価を行う。
異なるデータセット上での広範な数値シミュレーションにより,提案手法が従来手法よりも優れていること,特にカーネル集中問題を排除し,特徴マップを予測上の優位性で識別できることを実証した。
我々の研究は、現実世界のタスクを強化するために量子カーネルの可能性を解き放ち、量子機械学習の進歩におけるディープラーニングの実質的な役割を強調している。
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