論文の概要: Can Entanglement-enhanced Quantum Kernels Improve Data Classification?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01948v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 03:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 20:03:30.952453
• Title: Can Entanglement-enhanced Quantum Kernels Improve Data Classification?
• Title（参考訳）: エンタングルメント強化量子カーネルはデータの分類を改善するか?
• Authors: Anand Babu, Saurabh G. Ghatnekar, Amit Saxena, Dipankar Mandal,
• Abstract要約: 本研究では, 量子支援ベクトルマシンにおけるエンタングルメント強化量子カーネルを用いて, 複雑な呼吸データセットのトレーニングを行った。 従来のアルゴリズムと比較すると,QSVMは複雑な呼吸データセットに対して45%高い精度で高い性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0327753072713142
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical machine learning, extensively utilized across diverse domains, faces limitations in speed, efficiency, parallelism, and processing of complex datasets. In contrast, quantum machine learning algorithms offer significant advantages, including exponentially faster computations, enhanced data handling capabilities, inherent parallelism, and improved optimization for complex problems. In this study, we used the entanglement-enhanced quantum kernel in quantum support vector machine to train complex respiratory data sets. Compared to classical algorithms, our findings reveal that QSVM performs better with 45% higher accuracy for complex respiratory data sets while maintaining comparable performance with linear datasets in contrast to their classical counterparts executed on a 2-qubit system. Through our study, we investigate the efficacy of the QSVM-Kernel algorithm in harnessing the enhanced dimensionality of the quantum Hilbert space for effectively training complex datasets.
• Abstract（参考訳）: さまざまなドメインにまたがって広く利用されている古典的な機械学習は、スピード、効率、並列性、複雑なデータセットの処理の制限に直面している。 対照的に、量子機械学習アルゴリズムには、指数関数的に高速な計算、データハンドリング能力の向上、固有の並列性、複雑な問題に対する最適化の改善など、大きな利点がある。 本研究では, 量子支援ベクトルマシンにおけるエンタングルメント強化量子カーネルを用いて, 複雑な呼吸データセットのトレーニングを行った。 古典的アルゴリズムと比較すると,QSVMは2量子ビットシステムで実行される古典的手法と比較して,線形データセットと同等の性能を維持しつつ,複雑な呼吸データセットに対して45%高い精度で性能が向上していることがわかった。 本研究では,量子ヒルベルト空間の高次元性を利用したQSVM-Kernelアルゴリズムの有効性について検討した。

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