論文の概要: Quantum-Train: Rethinking Hybrid Quantum-Classical Machine Learning in the Model Compression Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11304v1
• Date: Sat, 18 May 2024 14:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 18:18:48.645663
• Title: Quantum-Train: Rethinking Hybrid Quantum-Classical Machine Learning in the Model Compression Perspective
• Title（参考訳）: 量子トレイン:モデル圧縮の観点からのハイブリッド量子古典機械学習の再考
• Authors: Chen-Yu Liu, En-Jui Kuo, Chu-Hsuan Abraham Lin, Jason Gemsun Young, Yeong-Jar Chang, Min-Hsiu Hsieh, Hsi-Sheng Goan,
• Abstract要約: 本稿では,量子コンピューティングと機械学習アルゴリズムを統合する新しいアプローチであるQuantum-Train(QT)フレームワークを紹介する。 QTは、古典的なマッピングモデルと並んで量子ニューラルネットワークを利用することで、顕著な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7063925534143705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We introduces the Quantum-Train(QT) framework, a novel approach that integrates quantum computing with classical machine learning algorithms to address significant challenges in data encoding, model compression, and inference hardware requirements. Even with a slight decrease in accuracy, QT achieves remarkable results by employing a quantum neural network alongside a classical mapping model, which significantly reduces the parameter count from $M$ to $O(\text{polylog} (M))$ during training. Our experiments demonstrate QT's effectiveness in classification tasks, offering insights into its potential to revolutionize machine learning by leveraging quantum computational advantages. This approach not only improves model efficiency but also reduces generalization errors, showcasing QT's potential across various machine learning applications.
• Abstract（参考訳）: 我々は、量子コンピューティングと古典的な機械学習アルゴリズムを統合する新しいアプローチであるQuantum-Train(QT)フレームワークを導入し、データエンコーディング、モデル圧縮、推論ハードウェア要求における重要な課題に対処する。 精度がわずかに低下しても、QTは古典的なマッピングモデルとともに量子ニューラルネットワークを使用することで、トレーニング中にパラメータカウントを$M$から$O(\text{polylog} (M)$に大幅に削減することで、顕著な結果が得られる。 我々の実験は、分類タスクにおけるQTの有効性を実証し、量子計算の利点を活用して機械学習に革命をもたらす可能性についての洞察を提供する。 このアプローチはモデルの効率を向上するだけでなく、一般化エラーを低減し、さまざまな機械学習アプリケーションにまたがるQTの可能性を示す。

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