論文の概要: Trainability of a quantum-classical machine in the NISQ era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12089v1
- Date: Mon, 22 Jan 2024 16:27:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 13:26:08.662279
- Title: Trainability of a quantum-classical machine in the NISQ era
- Title(参考訳): NISQ時代の量子古典機械の訓練可能性
- Authors: Tarun Dutta, Alex Jin, Clarence Liu Huihong, J I Latorre and Manas
Mukherjee
- Abstract要約: 量子機械学習アルゴリズムは、制限を克服するだけでなく、彼ら自身の課題に沿う有望な道を提供する。
本研究では、教師付きトレーニングプロトコルを実装した実実験量子古典ハイブリッドシステムのトレーニング可能性の限界について検討する。
二項分類問題に焦点をあてた実験結果から,遺伝的アルゴリズムの効率性と精度が向上した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Advancements in classical computing have significantly enhanced machine
learning applications, yet inherent limitations persist in terms of energy,
resource and speed. Quantum machine learning algorithms offer a promising
avenue to overcome these limitations but bring along their own challenges. This
experimental study explores the limits of trainability of a real experimental
quantum classical hybrid system implementing supervised training protocols, in
an ion trap platform. Challenges associated with ion trap-coupled classical
processor are addressed, highlighting the robustness of the genetic algorithm
as a classical optimizer in navigating complex optimization landscape inherent
in binary classification problems with many local minima. Experimental results,
focused on a binary classification problem, reveal the superior efficiency and
accuracy of the genetic algorithm compared to gradient-based optimizers. We
intricately discuss why gradient-based optimizers may not be suitable in the
NISQ era through thorough analysis. These findings contribute insights into the
performance of quantum-classical hybrid systems, emphasizing the significance
of efficient training strategies and hardware considerations for practical
quantum machine learning applications. This work not only advances the
understanding of hybrid quantum-classical systems but also underscores the
potential impact on real-world challenges through the convergence of quantum
and classical computing paradigms operating without the aid of classical
simulators.
- Abstract(参考訳): 古典コンピューティングの進歩は機械学習のアプリケーションを大幅に強化したが、エネルギー、リソース、スピードの面では固有の制限が持続している。
量子機械学習アルゴリズムは、これらの制限を克服する有望な手段を提供するが、独自の課題をもたらす。
この実験は、イオントラッププラットフォームにおいて教師付きトレーニングプロトコルを実装した、真の実験量子古典ハイブリッドシステムのトレーサビリティの限界を探求する。
イオントラップ結合型古典的プロセッサに関連する課題に対処し、多くの局所的ミニマを用いたバイナリ分類問題に固有の複雑な最適化環境をナビゲートする古典的最適化器としての遺伝的アルゴリズムの頑健さを強調している。
二項分類問題に焦点をあてた実験結果は、勾配に基づく最適化よりも遺伝的アルゴリズムの効率と精度が優れていることを示した。
我々は, NISQ時代に勾配に基づく最適化が適切でない理由を, 徹底的な分析によって詳細に論じる。
これらの知見は、量子古典ハイブリッドシステムの性能に関する洞察に寄与し、実用的な量子機械学習アプリケーションにおける効率的なトレーニング戦略とハードウェア考慮の重要性を強調している。
この研究は、ハイブリッド量子古典システムの理解を深めるだけでなく、古典的シミュレーターの助けなしに動作する量子および古典的コンピューティングパラダイムの収束を通じて、現実世界の課題に対する潜在的な影響を浮き彫りにする。
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