論文の概要: Distribution alignment based transfer fusion frameworks on quantum devices for seeking quantum advantages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01822v1
• Date: Mon, 04 Nov 2024 05:41:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:39:39.887431
• Title: Distribution alignment based transfer fusion frameworks on quantum devices for seeking quantum advantages
• Title（参考訳）: 量子アドバンテージを求める量子デバイス上の分布アライメントに基づく転送融合フレームワーク
• Authors: Xi He, Feiyu Du, Xiaohan Yu, Yang Zhao, Tao Lei,
• Abstract要約: 対象ドメインデータのラベルを予測するために,2つの転送融合フレームワークを提案する。 これらのフレームワークは、2つの異なる、しかし関連するドメインから量子情報注入チャネルを介して量子データを抽出する。 量子基本線型代数サブルーチン(QBLAS)ベースの実装である1つのフレームワークは、理論的には2次スピードアップによる転送融合の手続きを達成できる。 ハードウェアスケーリング可能なアーキテクチャである別のフレームワークは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上に実装されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.430382791978948
• License:
• Abstract: The scarcity of labelled data is specifically an urgent challenge in the field of quantum machine learning (QML). Two transfer fusion frameworks are proposed in this paper to predict the labels of a target domain data by aligning its distribution to a different but related labelled source domain on quantum devices. The frameworks fuses the quantum data from two different, but related domains through a quantum information infusion channel. The predicting tasks in the target domain can be achieved with quantum advantages by post-processing quantum measurement results. One framework, the quantum basic linear algebra subroutines (QBLAS) based implementation, can theoretically achieve the procedure of transfer fusion with quadratic speedup on a universal quantum computer. In addition, the other framework, a hardware-scalable architecture, is implemented on the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices through a variational hybrid quantum-classical procedure. Numerical experiments on the synthetic and handwritten digits datasets demonstrate that the variatioinal transfer fusion (TF) framework can reach state-of-the-art (SOTA) quantum DA method performance.
• Abstract（参考訳）: ラベル付きデータの不足は、量子機械学習(QML)分野における緊急の課題である。 本稿では、2つの転送融合フレームワークを提案し、その分布を量子デバイス上の異なるが関連するラベル付きソースドメインに整列させることにより、対象ドメインデータのラベルを予測する。 これらのフレームワークは、2つの異なる、しかし関連するドメインから量子情報注入チャネルを介して量子データを融合する。 対象領域における予測タスクは、量子測定結果の処理後処理によって量子アドバンテージによって達成できる。 量子基本線型代数サブルーチン(QBLAS)ベースの実装である1つのフレームワークは、理論上、普遍的な量子コンピュータ上の二次的スピードアップと融合する過程を達成できる。 さらに、ハードウェアスケーリング可能なアーキテクチャである他のフレームワークは、変分型ハイブリッド量子-古典的手順によって、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上に実装されている。 合成および手書き桁データセットの数値実験により、可変移動融合(TF)フレームワークが最先端(SOTA)量子DA法の性能に到達できることが示されている。

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