Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Independent Implementation of Quantum Machine Learning Algorithms in Qiskit for Genomic Data

論文の概要: An Independent Implementation of Quantum Machine Learning Algorithms in Qiskit for Genomic Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09781v1
Date: Thu, 16 May 2024 03:00:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-17 15:30:35.797831
Title: An Independent Implementation of Quantum Machine Learning Algorithms in Qiskit for Genomic Data
Title（参考訳）: ゲノムデータのためのQiskitにおける量子機械学習アルゴリズムの独立実装
Authors: Navneet Singh, Shiva Raj Pokhrel,
Abstract要約: 我々は,QISVC(Quantum Support Vector),QSV(Pegasosational Quantum Circuits),QNN(Quantum Neural Networks)などのアルゴリズムを拡張した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.248184406275405
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we explore the power of Quantum Machine Learning as we extend, implement and evaluate algorithms like Quantum Support Vector Classifier (QSVC), Pegasos-QSVC, Variational Quantum Circuits (VQC), and Quantum Neural Networks (QNN) in Qiskit with diverse feature mapping techniques for genomic sequence classification.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Qiskitにおける量子支援ベクトル分類器(QSVC),Pegasos-QSVC,変動量子回路(VQC),量子ニューラルネットワーク(QNN)などのアルゴリズムを拡張し,実装し,評価する際の量子機械学習の能力について検討する。

関連論文リスト

Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-14T12:27:50Z)
Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
TeD-Q: a tensor network enhanced distributed hybrid quantum machine learning framework [59.07246314484875]
TeD-Qは、量子機械学習のためのオープンソースのソフトウェアフレームワークである。古典的な機械学習ライブラリと量子シミュレータをシームレスに統合する。量子回路とトレーニングの進捗をリアルタイムで視覚化できるグラフィカルモードを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-13T09:35:05Z)
QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
Learning capability of parametrized quantum circuits [2.51657752676152]
変分量子アルゴリズム(VQA)とそのパラメタライズド量子回路(PQC)による量子機械学習分野への応用は、ノイズの多い中間スケール量子コンピューティングデバイスを活用する主要な方法の1つであると考えられている。本稿では、Schuldらによる研究に基づいて、学習能力の新たな尺度を用いて、PQCの一般的なアンス・アゼと比較する。また,Beerらが導入した分散量子ニューラルネットワーク(dQNN)についても検討し,その学習能力を高めるために,dQNNのデータ再アップロード構造を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-21T13:26:20Z)
Universal expressiveness of variational quantum classifiers and quantum kernels for support vector machines [0.0]
量子カーネルを用いた変分量子分類器(VQC)とサポートベクトルマシン(QSVM)は、k-Forrelation問題に基づく分類問題を解くことができることを示す。この結果から,任意のBQP問題に対して,VQCとQSVMを効率的に解ける特徴写像と量子カーネルが存在することが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-12T22:03:31Z)
Investigation of Quantum Support Vector Machine for Classification in NISQ era [0.0]
本稿では,量子支援ベクトルマシン(QSVM)アルゴリズムとその回路バージョンについて検討する。量子回路におけるトレーニングおよびテストデータサンプルを符号化し,QSVM回路実装手法の効率性を計算する。我々は、現在のNISQデバイスにQSVMアルゴリズムを適用する際に直面する技術的困難を強調した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-13T18:59:39Z)
QTN-VQC: An End-to-End Learning framework for Quantum Neural Networks [71.14713348443465]
可変量子回路(VQC)上に量子埋め込みを行うためのトレーニング可能な量子テンソルネットワーク(QTN)を導入する。 QTNは、量子埋め込みの生成から出力測定まで、エンドツーエンドのパラメトリックモデルパイプライン、すなわちQTN-VQCを可能にする。 MNISTデータセットに対する我々の実験は、他の量子埋め込み手法に対する量子埋め込みに対するQTNの利点を実証している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-06T14:44:51Z)
Neural Predictor based Quantum Architecture Search [15.045985536395479]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期的には量子古典的ハイブリッド計算パラダイムの下で現実的な問題に対して量子的優位性をもたらすと広く推測されている。本研究では,量子アーキテクチャ探索(QAS)の評価ポリシーとしてニューラルネットワークに基づく予測器を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-11T08:26:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。