論文の概要: A Laplacian-based Quantum Graph Neural Network for Semi-Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05498v1
• Date: Sat, 10 Aug 2024 09:13:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 18:41:36.320507
• Title: A Laplacian-based Quantum Graph Neural Network for Semi-Supervised Learning
• Title（参考訳）: 半教師付き学習のためのラプラシアン型量子グラフニューラルネットワーク
• Authors: Hamed Gholipour, Farid Bozorgnia, Kailash Hambarde, Hamzeh MohammadGheymasi, Javier Mancilla, Andre Sequeira, Joao Neves,
• Abstract要約: 本研究では,4つのベンチマークデータセットにまたがって,ラプラシアンをベースとした量子半教師付き学習法の性能について検討した。 追加のQubitsの有効性は、量子アルゴリズムとデータセットの適合性に依存する。 ラプラシア語学習のパフォーマンスは、異なるデータセット間で最適な設定が異なり、絡み合うレイヤの数に大きく依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Laplacian learning method is a well-established technique in classical graph-based semi-supervised learning, but its potential in the quantum domain remains largely unexplored. This study investigates the performance of the Laplacian-based Quantum Semi-Supervised Learning (QSSL) method across four benchmark datasets -- Iris, Wine, Breast Cancer Wisconsin, and Heart Disease. Further analysis explores the impact of increasing Qubit counts, revealing that adding more Qubits to a quantum system doesn't always improve performance. The effectiveness of additional Qubits depends on the quantum algorithm and how well it matches the dataset. Additionally, we examine the effects of varying entangling layers on entanglement entropy and test accuracy. The performance of Laplacian learning is highly dependent on the number of entangling layers, with optimal configurations varying across different datasets. Typically, moderate levels of entanglement offer the best balance between model complexity and generalization capabilities. These observations highlight the crucial need for precise hyperparameter tuning tailored to each dataset to achieve optimal performance in Laplacian learning methods.
• Abstract（参考訳）: ラプラシアン学習法は古典的なグラフに基づく半教師付き学習において確立された手法であるが、量子領域におけるそのポテンシャルはほとんど解明されていない。 本研究は、Iris, Wine, Breast Cancer Wisconsin, Heart Diseaseの4つのベンチマークデータセットを対象に、ラプラシア語に基づく量子半監視学習(QSSL)法の性能について検討した。 さらなる分析では、量子システムにQubitを増やすことで、パフォーマンスが常に向上するとは限らないことを明らかにする。 追加のQubitsの有効性は、量子アルゴリズムとデータセットの適合性に依存する。 さらに, 種々の絡み合い層が絡み合いエントロピーおよび試験精度に及ぼす影響について検討した。 ラプラシア語学習のパフォーマンスは、異なるデータセット間で最適な設定が異なり、絡み合うレイヤの数に大きく依存している。 通常、適度なレベルの絡み合いは、モデルの複雑さと一般化能力の最良のバランスを提供する。 これらの観察は、ラプラシアン学習法において最適な性能を達成するために、データセットごとに調整された正確なハイパーパラメータチューニングの必要性を強調している。

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