論文の概要: Opportunities and limitations of explaining quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14753v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 11:34:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:51.809641
• Title: Opportunities and limitations of explaining quantum machine learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習を説明する機会と限界
• Authors: Elies Gil-Fuster, Jonas R. Naujoks, Grégoire Montavon, Thomas Wiegand, Wojciech Samek, Jens Eisert,
• Abstract要約: 本稿では,量子機械学習モデルに特化して2つの説明手法を提案する。 量子機械学習における説明可能性の研究により、この分野の持続可能な発展に寄与することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.668240034535277
• License:
• Abstract: A common trait of many machine learning models is that it is often difficult to understand and explain what caused the model to produce the given output. While the explainability of neural networks has been an active field of research in the last years, comparably little is known for quantum machine learning models. Despite a few recent works analyzing some specific aspects of explainability, as of now there is no clear big picture perspective as to what can be expected from quantum learning models in terms of explainability. In this work, we address this issue by identifying promising research avenues in this direction and lining out the expected future results. We additionally propose two explanation methods designed specifically for quantum machine learning models, as first of their kind to the best of our knowledge. Next to our pre-view of the field, we compare both existing and novel methods to explain the predictions of quantum learning models. By studying explainability in quantum machine learning, we can contribute to the sustainable development of the field, preventing trust issues in the future.
• Abstract（参考訳）: 多くの機械学習モデルの一般的な特徴は、モデルが与えられた出力を生成する原因を理解し説明することがしばしば困難であることである。 ニューラルネットワークの説明可能性はこの数年間で活発な研究分野となったが、量子機械学習モデルではほとんど知られていない。 説明可能性に関するいくつかの特定の側面を分析する最近の研究にもかかわらず、現在、説明可能性の観点から量子学習モデルから何が期待できるかについて、大きな視点は明らかになっていない。 本研究は,本研究の進むべき道を特定し,今後の成果を概説することによって,この問題に対処するものである。 また,量子機械学習モデルに特化して設計された2つの説明手法を提案する。 この分野の先見に先立ち、既存の手法と新しい手法を比較して、量子学習モデルの予測を説明する。 量子機械学習における説明可能性を研究することで、フィールドの持続可能な開発に貢献し、将来的な信頼の問題を防ぐことができる。

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