論文の概要: Benchmarking quantum machine learning kernel training for classification tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10274v2
- Date: Thu, 16 Jan 2025 12:45:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:08:01.992566
- Title: Benchmarking quantum machine learning kernel training for classification tasks
- Title（参考訳）: 分類タスクのための量子機械学習カーネルトレーニングのベンチマーク
- Authors: Diego Alvarez-Estevez,
- Abstract要約: 本研究は、分類タスクの文脈における量子カーネル法に焦点を当てる。
量子カーネル推定(QKE)と量子カーネル訓練(QKT)の性能を2つの量子特徴写像と関連づけて検討する。
実験結果から、量子法は異なるデータセット間で様々な性能を示すことが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Quantum-enhanced machine learning is a rapidly evolving field that aims to leverage the unique properties of quantum mechanics to enhance classical machine learning. However, the practical applicability of these methods remains an open question, particularly beyond the context of specifically-crafted toy problems, and given the current limitations of quantum hardware. This study focuses on quantum kernel methods in the context of classification tasks. In particular, it examines the performance of Quantum Kernel Estimation (QKE) and Quantum Kernel Training (QKT) in connection with two quantum feature mappings, namely ZZFeatureMap and CovariantFeatureMap. Remarkably, these feature maps have been proposed in the literature under the conjecture of possible near-term quantum advantage and have shown promising performance in ad-hoc datasets. In this study, we aim to evaluate their versatility and generalization capabilities in a more general benchmark, encompassing both artificial and established reference datasets. Classical machine learning methods, specifically Support Vector Machines (SVMs) and logistic regression, are also incorporated as baseline comparisons. Experimental results indicate that quantum methods exhibit varying performance across different datasets. Despite outperforming classical methods in ad-hoc datasets, mixed results are obtained for the general case among standard classical benchmarks. Our experiments call into question a general added value of applying QKT optimization, for which the additional computational cost does not necessarily translate into improved classification performance. Instead, it is suggested that a careful choice of the quantum feature map in connection with proper hyperparameterization may prove more effective.
- Abstract（参考訳）: 量子強化機械学習(quantum-enhanced machine learning)は、量子力学のユニークな性質を活用し、古典的な機械学習を強化することを目的とした、急速に進化する分野である。
しかし、これらの手法の実践的適用性は、特に具体化されたおもちゃの問題の文脈を超えて、量子ハードウェアの現在の限界を考慮すれば、未解決の問題である。
本研究は、分類タスクの文脈における量子カーネル法に焦点を当てる。
特に、量子カーネル推定(QKE)と量子カーネル訓練(QKT)と、2つの量子特徴マッピング(ZZFeatureMapとCovariantFeatureMap)のパフォーマンスについて検討する。
注目すべきは、これらの特徴写像は、近い将来の量子優位性の可能性の予想の下で文献で提案され、アドホックデータセットで有望な性能を示したことである。
本研究では,その汎用性と一般化性を,人工的および確立された参照データセットを含むより一般的なベンチマークで評価することを目的とする。
古典的な機械学習手法、特にSVM(Support Vector Machines)とロジスティック回帰もベースライン比較として組み込まれている。
実験結果から、量子法は異なるデータセット間で様々な性能を示すことが明らかとなった。
アドホックなデータセットにおける古典的手法よりも優れているにもかかわらず、標準的な古典的ベンチマークの一般的なケースでは混合結果が得られる。
我々の実験は、QKT最適化を適用する一般的な付加価値を疑問視しており、計算コストが必ずしも分類性能の改善に変換されない。
代わりに、適切なハイパーパラメータ化に関連して、量子特徴写像の慎重な選択がより効果的であることが示唆されている。
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