論文の概要: Guided Quantum Compression for High Dimensional Data Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09524v2
• Date: Tue, 10 Dec 2024 14:22:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-11 14:34:14.185614
• Title: Guided Quantum Compression for High Dimensional Data Classification
• Title（参考訳）: 高次元データ分類のためのガイド量子圧縮
• Authors: Vasilis Belis, Patrick Odagiu, Michele Grossi, Florentin Reiter, Günther Dissertori, Sofia Vallecorsa,
• Abstract要約: 量子機械学習は、データ分析に根本的に異なるアプローチを提供する。 本稿では,量子分類モデルを用いて次元削減タスクを統一する古典量子パラダイムを設計する。 本稿では,このアーキテクチャが従来の量子機械学習手法よりも優れていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum machine learning provides a fundamentally different approach to analyzing data. However, many interesting datasets are too complex for currently available quantum computers. Present quantum machine learning applications usually diminish this complexity by reducing the dimensionality of the data, e.g., via auto-encoders, before passing it through the quantum models. Here, we design a classical-quantum paradigm that unifies the dimensionality reduction task with a quantum classification model into a single architecture: the guided quantum compression model. We exemplify how this architecture outperforms conventional quantum machine learning approaches on a challenging binary classification problem: identifying the Higgs boson in proton-proton collisions at the LHC. Furthermore, the guided quantum compression model shows better performance compared to the deep learning benchmark when using solely the kinematic variables in our dataset.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、データ分析に根本的に異なるアプローチを提供する。 しかし、多くの興味深いデータセットは、現在利用可能な量子コンピュータには複雑すぎる。 現在の量子機械学習アプリケーションは、通常、量子モデルに渡す前に、オートエンコーダを介してデータの次元性を減少させることで、この複雑さを減少させる。 本稿では,量子分類モデルを用いて次元削減タスクを単一のアーキテクチャ,すなわち誘導量子圧縮モデルに統一する古典量子パラダイムを設計する。 このアーキテクチャは、LHCにおける陽子-陽子衝突におけるヒッグス粒子の同定という、挑戦的な二項分類問題において、従来の量子機械学習アプローチよりも優れていることを示す。 さらに、ガイド付き量子圧縮モデルでは、データセットのキネマティック変数のみを用いることで、ディープラーニングベンチマークよりも優れた性能を示す。

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