論文の概要: Quantum Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17161v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 11:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 14:14:00.015194
• Title: Quantum Supervised Learning
• Title（参考訳）: 量子教師付き学習
• Authors: Antonio Macaluso,
• Abstract要約: 量子コンピューティングの最近の進歩は、これを複雑な計算課題に取り組むための先進的な解決策として位置づけている。 量子機械学習の分野はまだ初期段階にあり、短期的な量子優位性に関する懐疑的なレベルが持続している。 本稿では、教師あり学習のための現在の量子アルゴリズムに関する古典的な視点を提供することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum computing have positioned it as a prospective solution for tackling intricate computational challenges, with supervised learning emerging as a promising domain for its application. Despite this potential, the field of quantum machine learning is still in its early stages, and there persists a level of skepticism regarding a possible near-term quantum advantage. This paper aims to provide a classical perspective on current quantum algorithms for supervised learning, effectively bridging traditional machine learning principles with advancements in quantum machine learning. Specifically, this study charts a research trajectory that diverges from the predominant focus of quantum machine learning literature, originating from the prerequisites of classical methodologies and elucidating the potential impact of quantum approaches. Through this exploration, our objective is to deepen the understanding of the convergence between classical and quantum methods, thereby laying the groundwork for future advancements in both domains and fostering the involvement of classical practitioners in the field of quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの最近の進歩は、複雑な計算課題に取り組むための先進的なソリューションとして位置づけられ、教師あり学習はその応用の有望な領域として浮上している。 この可能性にもかかわらず、量子機械学習の分野はまだ初期段階にあり、近い将来の量子優位性に関する懐疑的なレベルが持続している。 本稿では、従来の機械学習の原則を量子機械学習の進歩と共に効果的にブリッジし、教師付き学習のための現在の量子アルゴリズムに関する古典的な視点を提供することを目的とする。 具体的には、古典的方法論の前提条件から導かれ、量子アプローチの潜在的影響を解明するために、量子機械学習文学の主要な焦点から分岐する研究軌道をグラフ化する。 本研究の目的は,古典的手法と量子的手法の収束の理解を深めることであり,量子機械学習分野における古典的実践者の関与を促進することにある。

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