論文の概要: A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14694v1
• Date: Thu, 22 Feb 2024 16:48:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 14:35:40.270684
• Title: A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners
• Title（参考訳）: 非実践者のための量子機械学習入門
• Authors: Ethan N. Evans, Dominic Byrne, and Matthew G. Cook
• Abstract要約: この論文では、重ね合わせ、位相空間、絡み合いなど、基本的な量子力学の原理を取り上げている。 また、人工知能、勾配降下、バックプロパゲーションといった古典的なディープラーニングの概念もレビューしている。 量子ニューラルネットワークの潜在的な利点を例に挙げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper provides an introduction to quantum machine learning, exploring the potential benefits of using quantum computing principles and algorithms that may improve upon classical machine learning approaches. Quantum computing utilizes particles governed by quantum mechanics for computational purposes, leveraging properties like superposition and entanglement for information representation and manipulation. Quantum machine learning applies these principles to enhance classical machine learning models, potentially reducing network size and training time on quantum hardware. The paper covers basic quantum mechanics principles, including superposition, phase space, and entanglement, and introduces the concept of quantum gates that exploit these properties. It also reviews classical deep learning concepts, such as artificial neural networks, gradient descent, and backpropagation, before delving into trainable quantum circuits as neural networks. An example problem demonstrates the potential advantages of quantum neural networks, and the appendices provide detailed derivations. The paper aims to help researchers new to quantum mechanics and machine learning develop their expertise more efficiently.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子機械学習の導入について紹介し,量子コンピューティングの原理とアルゴリズムを用いて古典的な機械学習アプローチを改善する可能性を探る。 量子コンピューティングは、量子力学が支配する粒子を計算目的で利用し、重ね合わせや絡み合いなどの特性を利用して情報表現と操作を行う。 量子機械学習は、これらの原則を古典的な機械学習モデルを強化するために適用し、ネットワークサイズと量子ハードウェアのトレーニング時間を削減できる。 この論文は重ね合わせ、位相空間、絡み合いを含む基本的な量子力学原理を取り上げ、これらの性質を利用する量子ゲートの概念を紹介している。 また、ニューラルネットワーク、勾配降下、バックプロパゲーションといった古典的なディープラーニングの概念をレビューし、トレーニング可能な量子回路をニューラルネットワークとして掘り下げる。 例えば、量子ニューラルネットワークの潜在的な利点を示し、付属物は詳細な導出を提供する。 この論文は、研究者が量子力学と機械学習をより効率的に開発するのを助けることを目的としている。

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