論文の概要: A Parameter-Efficient Quantum Anomaly Detection Method on a Superconducting Quantum Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16867v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 05:36:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:18.788986
• Title: A Parameter-Efficient Quantum Anomaly Detection Method on a Superconducting Quantum Processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおけるパラメータ効率の良い量子異常検出法
• Authors: Maida Wang, Jinyang Jiang, Peter V. Coveney,
• Abstract要約: 量子支援ベクトルデータ記述(QSVDD)と呼ばれる新しい量子機械学習手法を提案する。 QSVDDは従来のモデルと比較してパラメータ効率と精度の両方を達成することを目的としている。 超伝導量子プロセッサ上での異常検出のための量子機械学習手法の最初の実装を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Quantum machine learning has gained attention for its potential to address computational challenges. However, whether those algorithms can effectively solve practical problems and outperform their classical counterparts, especially on current quantum hardware, remains a critical question. In this work, we propose a novel quantum machine learning method, called Quantum Support Vector Data Description (QSVDD), for practical anomaly detection, which aims to achieve both parameter efficiency and superior accuracy compared to classical models. Emulation results indicate that QSVDD demonstrates favourable recognition capabilities compared to classical baselines, achieving an average accuracy of over 90% on benchmarks with significantly fewer trainable parameters. Theoretical analysis confirms that QSVDD has a comparable expressivity to classical counterparts while requiring only a fraction of the parameters. Furthermore, we demonstrate the first implementation of a quantum machine learning method for anomaly detection on a superconducting quantum processor. Specifically, we achieve an accuracy of over 80% with only 16 parameters on the device, providing initial evidence of QSVDD's practical viability in the noisy intermediate-scale quantum era and highlighting its significant reduction in parameter requirements.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、計算課題に対処する可能性について注目を集めている。 しかし、これらのアルゴリズムが現実的な問題を効果的に解決し、特に現在の量子ハードウェアにおいて、従来のアルゴリズムよりも優れているかどうかは、依然として重要な問題である。 本研究では,量子支援ベクトルデータ記述法(Quantum Support Vector Data Description, QSVDD)と呼ばれる新しい量子機械学習手法を提案する。 シミュレーションの結果,QSVDDは古典的ベースラインに比べて良好な認識能力を示し,トレーニング可能なパラメータが著しく少ないベンチマークで平均90%以上の精度を実現していることがわかった。 理論的解析により、QSVDDは古典的な表現力に匹敵するが、パラメータのごく一部しか必要としないことが明らかとなった。 さらに,超伝導量子プロセッサ上での異常検出のための量子機械学習手法の最初の実装を示す。 具体的には、デバイス上の16個のパラメータだけで80%以上の精度を達成し、ノイズの多い中間スケール量子時代におけるQSVDDの実用可能性の最初の証拠を提供し、パラメータ要求の大幅な削減を強調した。

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