Fugu-MT 論文翻訳(概要): QuLTSF: Long-Term Time Series Forecasting with Quantum Machine Learning

論文の概要: QuLTSF: Long-Term Time Series Forecasting with Quantum Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13769v1
Date: Wed, 18 Dec 2024 12:06:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-19 16:49:45.764652
Title: QuLTSF: Long-Term Time Series Forecasting with Quantum Machine Learning
Title（参考訳）: QuLTSF: 量子機械学習による長期時系列予測
Authors: Hari Hara Suthan Chittoor, Paul Robert Griffin, Ariel Neufeld, Jayne Thompson, Mile Gu,
Abstract要約: 長期時系列予測では、過去の値に基づいて、時系列の多くの将来の値を予測する。最近の量子機械学習(QML)は、古典的な機械学習モデルの能力を高めるための領域として進化している。平均二乗誤差の低減と平均絶対誤差の両面から、最先端の古典的線形モデルに対するQuLTSFの利点を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2117721107606005
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Abstract: Long-term time series forecasting (LTSF) involves predicting a large number of future values of a time series based on the past values and is an essential task in a wide range of domains including weather forecasting, stock market analysis, disease outbreak prediction. Over the decades LTSF algorithms have transitioned from statistical models to deep learning models like transformer models. Despite the complex architecture of transformer based LTSF models `Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? (Zeng et al., 2023)' showed that simple linear models can outperform the state-of-the-art transformer based LTSF models. Recently, quantum machine learning (QML) is evolving as a domain to enhance the capabilities of classical machine learning models. In this paper we initiate the application of QML to LTSF problems by proposing QuLTSF, a simple hybrid QML model for multivariate LTSF. Through extensive experiments on a widely used weather dataset we show the advantages of QuLTSF over the state-of-the-art classical linear models, in terms of reduced mean squared error and mean absolute error.
Abstract（参考訳）: 長期時系列予測(LTSF)は、過去の値に基づいて時系列の多くの将来の値を予測し、天気予報、株式市場分析、疫病発生予測など幅広い領域において重要な課題である。 LTSFアルゴリズムは、何十年もの間、統計モデルからトランスフォーマーモデルのようなディープラーニングモデルへと移行してきた。変換器をベースとしたLTSFモデルの複雑なアーキテクチャにもかかわらず、'Are Transformer Effective for Time Series Forecasting? (Zeng et al , 2023)」は、単純な線形モデルは最先端の変換器ベースLTSFモデルより優れていることを示した。近年、量子機械学習(QML)は、古典的な機械学習モデルの能力を高めるための領域として進化している。本稿では、多変量LTSFのための単純なハイブリッドQMLモデルであるQuLTSFを提案し、QMLをLTSF問題に適用する。広く使われている気象データセットに関する広範な実験を通して、平均二乗誤差の低減と平均絶対誤差の点で、最先端の古典的線形モデルよりもQuLTSFの利点を示す。

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