論文の概要: Quadratic speed-ups in quantum kernelized binary classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17453v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 07:39:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 16:16:34.259965
• Title: Quadratic speed-ups in quantum kernelized binary classification
• Title（参考訳）: 量子カーネル化されたバイナリ分類における二次的スピードアップ
• Authors: Jungyun Lee, Daniel K. Park,
• Abstract要約: 量子カーネルをデータ間の類似性の尺度として使用するいくつかの量子機械学習アルゴリズムが登場し、量子状態として符号化されたデータセットのバイナリ分類を実行するようになった。 本稿では,QKCに対する新しい量子回路を提案し,量子ビットの数を1つ減らし,サンプルデータに対して回路深さを線形に減らした。 Irisデータセットの数値シミュレーションにより,従来の手法よりも2次的な高速化を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classification is at the core of data-driven prediction and decision-making, representing a fundamental task in supervised machine learning. Recently, several quantum machine learning algorithms that use quantum kernels as a measure of similarities between data have emerged to perform binary classification on datasets encoded as quantum states. The potential advantages of quantum kernels arise from the ability of quantum computers to construct kernels that are more effective than their classical counterparts in capturing patterns in data or computing kernels more efficiently. However, existing quantum kernel-based classification algorithms do not harness the capability of having data samples in quantum superposition for additional enhancements. In this work, we demonstrate how such capability can be leveraged in quantum kernelized binary classifiers (QKCs) through Quantum Amplitude Estimation (QAE) for quadratic speed-up. Additionally, we propose new quantum circuits for the QKCs in which the number of qubits is reduced by one, and the circuit depth is reduced linearly with respect to the number of sample data. We verify the quadratic speed-up over previous methods through numerical simulations on the Iris dataset.
• Abstract（参考訳）: 分類はデータ駆動予測と意思決定のコアであり、教師付き機械学習の基本的なタスクを表している。 近年、量子カーネルをデータ間の類似性の尺度として用いた量子機械学習アルゴリズムが登場し、量子状態として符号化されたデータセットのバイナリ分類が行われた。 量子カーネルの潜在的な利点は、量子コンピュータが、データやコンピューティングカーネルのパターンをより効率的にキャプチャする上で、従来のカーネルよりも効果的に構築できる能力から生じる。 しかし、既存の量子カーネルベースの分類アルゴリズムは、追加の強化のために量子重ね合わせにデータサンプルを持つ能力を利用していない。 本研究では,量子カーネル化バイナリ分類器 (QKC) において,量子振幅推定 (QAE) を用いて2次高速化を実現する方法を示す。 さらに,QKCに対する新しい量子回路を提案し,量子ビットの数を1つ減らし,サンプルデータ数に対して回路深さを線形に低減する。 Irisデータセットの数値シミュレーションにより,従来の手法よりも2次的な高速化を検証した。

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