論文の概要: Can Geometric Quantum Machine Learning Lead to Advantage in Barcode Classification?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01496v1
• Date: Mon, 2 Sep 2024 23:34:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 03:35:27.508248
• Title: Can Geometric Quantum Machine Learning Lead to Advantage in Barcode Classification?
• Title（参考訳）: 幾何学的量子機械学習はバーコード分類に有効か?
• Authors: Chukwudubem Umeano, Stefano Scali, Oleksandr Kyriienko,
• Abstract要約: 埋め込み対称性を持つ幾何量子機械学習(GQML)アプローチを開発する。 量子ネットワークが従来のネットワークよりも優れていることを示す。 アドバンテージを実現する能力は、データのロード方法に大きく依存するが、量子機械学習の利点と類似した問題を論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.34646723046073
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of distinguishing two vectors (visualized as images or barcodes) and learning if they are related to one another. For this, we develop a geometric quantum machine learning (GQML) approach with embedded symmetries that allows for the classification of similar and dissimilar pairs based on global correlations, and enables generalization from just a few samples. Unlike GQML algorithms developed to date, we propose to focus on symmetry-aware measurement adaptation that outperforms unitary parametrizations. We compare GQML for similarity testing against classical deep neural networks and convolutional neural networks with Siamese architectures. We show that quantum networks largely outperform their classical counterparts. We explain this difference in performance by analyzing correlated distributions used for composing our dataset. We relate the similarity testing with problems that showcase a proven maximal separation between the BQP complexity class and the polynomial hierarchy. While the ability to achieve advantage largely depends on how data are loaded, we discuss how similar problems can benefit from quantum machine learning.
• Abstract（参考訳）: 2つのベクトル(画像やバーコードとして視覚化されている)を区別し、それらが互いに関連しているかどうかを学習する問題を考える。 そこで我々は,グローバルな相関関係に基づく類似対と異種対の分類を可能にし,少数のサンプルからの一般化を可能にする,埋め込み対称性を備えた幾何量子機械学習(GQML)アプローチを開発した。 従来開発されたGQMLアルゴリズムとは違って,単元パラメトリゼーションよりも優れた対称性を考慮した計測適応を提案する。 我々は、古典的なディープニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークとシームズアーキテクチャとの類似性テストについて、GQMLを比較した。 量子ネットワークが従来のネットワークよりも優れていることを示す。 データセットを構成するために使用される相関分布を解析することにより、この性能の違いを説明する。 類似性テストは、BQP複雑性クラスと多項式階層の間の最大分離が証明された問題と関係する。 アドバンテージを実現する能力は、データのロード方法に大きく依存するが、量子機械学習の利点と類似した問題を論じる。

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