論文の概要: Regression and Classification with Single-Qubit Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09486v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 17:35:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-13 13:34:37.140733
- Title: Regression and Classification with Single-Qubit Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: 単一量子ニューラルネットワークによる回帰と分類
- Authors: Leandro C. Souza, Bruno C. Guingo, Gilson Giraldi, Renato Portugal,
- Abstract要約: 我々は、回帰処理と分類処理の両方にリソース効率が高くスケーラブルなSQQNN(Single-Qubit Quantum Neural Network)を使用する。
分類にはTaylor級数にインスパイアされた新しいトレーニング手法を導入する。
SQQNNは、MNISTデータセットを含む回帰および分類タスクにおいて、事実上エラーのない、強力なパフォーマンスを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Since classical machine learning has become a powerful tool for developing data-driven algorithms, quantum machine learning is expected to similarly impact the development of quantum algorithms. The literature reflects a mutually beneficial relationship between machine learning and quantum computing, where progress in one field frequently drives improvements in the other. Motivated by the fertile connection between machine learning and quantum computing enabled by parameterized quantum circuits, we use a resource-efficient and scalable Single-Qubit Quantum Neural Network (SQQNN) for both regression and classification tasks. The SQQNN leverages parameterized single-qubit unitary operators and quantum measurements to achieve efficient learning. To train the model, we use gradient descent for regression tasks. For classification, we introduce a novel training method inspired by the Taylor series, which can efficiently find a global minimum in a single step. This approach significantly accelerates training compared to iterative methods. Evaluated across various applications, the SQQNN exhibits virtually error-free and strong performance in regression and classification tasks, including the MNIST dataset. These results demonstrate the versatility, scalability, and suitability of the SQQNN for deployment on near-term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 古典的な機械学習は、データ駆動型アルゴリズムを開発するための強力なツールになっているため、量子機械学習も同様に量子アルゴリズムの開発に影響を与えることが期待されている。
この文献は、機械学習と量子コンピューティングの相互に有益な関係を反映している。
パラメータ化量子回路によって実現された機械学習と量子コンピューティングの肥大な接続により、回帰処理と分類処理の両方にリソース効率が高くスケーラブルな単一量子量子ニューラルネットワーク(SQQNN)を用いる。
SQQNNはパラメータ化された単一量子ビットのユニタリ演算子と量子計測を利用して効率的な学習を実現する。
モデルをトレーニングするために、回帰タスクに勾配降下を用いる。
分類にはTaylor級数にインスパイアされた新しいトレーニング手法を導入する。
このアプローチは反復法と比較してトレーニングを著しく加速する。
様々なアプリケーションで評価され、SQQNNは、MNISTデータセットを含む回帰および分類タスクにおいて、事実上エラーのない、強力なパフォーマンスを示す。
これらの結果は、短期量子デバイスへの展開において、SQQNNの汎用性、スケーラビリティ、適合性を示している。
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