論文の概要: Improving Quantum Machine Learning via Heat-Bath Algorithmic Cooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02687v1
• Date: Sun, 05 Jan 2025 23:34:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:08:18.444206
• Title: Improving Quantum Machine Learning via Heat-Bath Algorithmic Cooling
• Title（参考訳）: 熱バスアルゴリズム冷却による量子機械学習の改善
• Authors: Nayeli A. Rodríguez-Briones, Daniel K. Park,
• Abstract要約: 本研究は、量子機械学習(QML)におけるサンプリング効率を高めるために、量子熱力学に根ざしたアプローチを導入する。 我々は,Groverイテレーションや量子位相推定を必要とせずに,トレーニングや予測においてサンプル効率を向上させる量子冷蔵庫プロトコルを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License:
• Abstract: This work introduces an approach rooted in quantum thermodynamics to enhance sampling efficiency in quantum machine learning (QML). We propose conceptualizing quantum supervised learning as a thermodynamic cooling process. Building on this concept, we develop a quantum refrigerator protocol that enhances sample efficiency during training and prediction without the need for Grover iterations or quantum phase estimation. Inspired by heat-bath algorithmic cooling protocols, our method alternates entropy compression and thermalization steps to decrease the entropy of qubits, increasing polarization towards the dominant bias. This technique minimizes the computational overhead associated with estimating classification scores and gradients, presenting a practical and efficient solution for QML algorithms compatible with noisy intermediate-scale quantum devices.
• Abstract（参考訳）: この研究は、量子機械学習(QML)におけるサンプリング効率を高めるために、量子熱力学に根ざしたアプローチを導入する。 本稿では,量子教師あり学習を熱力学的冷却プロセスとして概念化することを提案する。 この概念に基づいて,Groverイテレーションや量子位相推定を必要とせずに,トレーニングおよび予測中のサンプル効率を向上させる量子冷蔵庫プロトコルを開発した。 提案手法は, 量子ビットのエントロピーを減少させるために, エントロピー圧縮と熱化のステップを交互に行い, 支配バイアスに対する偏光を増加させる。 この手法は、分類スコアと勾配を推定する計算オーバーヘッドを最小化し、ノイズの多い中間スケール量子デバイスと互換性のあるQMLアルゴリズムの実用的で効率的な解を提供する。

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