論文の概要: Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11351v1
- Date: Sun, 21 Jan 2024 00:19:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 16:54:56.392332
- Title: Quantum Machine Learning: from NISQ to Fault Tolerance
- Title（参考訳）: 量子機械学習 - NISQからフォールトトレランスへ
- Authors: Yunfei Wang, Junyu Liu
- Abstract要約: 量子機械学習の分野で登場した様々な概念について、包括的で偏見のないレビューを提供する。
本稿では,量子機械学習に関連する基本概念,アルゴリズム,統計的学習理論について概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.51051571600351
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum machine learning, which involves running machine learning algorithms
on quantum devices, has garnered significant attention in both academic and
business circles. In this paper, we offer a comprehensive and unbiased review
of the various concepts that have emerged in the field of quantum machine
learning. This includes techniques used in Noisy Intermediate-Scale Quantum
(NISQ) technologies and approaches for algorithms compatible with
fault-tolerant quantum computing hardware. Our review covers fundamental
concepts, algorithms, and the statistical learning theory pertinent to quantum
machine learning.
- Abstract（参考訳）: 量子デバイス上で機械学習アルゴリズムを実行する量子機械学習は、学術界とビジネス界の両方で大きな注目を集めている。
本稿では,量子機械学習の分野における様々な概念について,包括的で偏見のないレビューを行う。
これにはノイズの多い中間スケール量子(nisq)技術や、フォールトトレラント量子コンピューティングハードウェアと互換性のあるアルゴリズムのアプローチなどが含まれる。
本稿では,量子機械学習の基本概念,アルゴリズム,統計学習理論について述べる。
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