論文の概要: Modeling Quantum Machine Learning for Genomic Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08193v1
- Date: Tue, 14 Jan 2025 15:14:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-15 13:28:41.994686
- Title: Modeling Quantum Machine Learning for Genomic Data Analysis
- Title（参考訳）: ゲノムデータ解析のための量子機械学習のモデリング
- Authors: Navneet Singh, Shiva Raj Pokhrel,
- Abstract要約: 量子機械学習(QML)は進化を続け、多様なアプリケーションに新たな機会を開放している。
ゲノム配列データのバイナリ分類におけるQMLモデルの適用性について,様々な特徴マッピング手法を用いて検討・評価する。
ベンチマークゲノミクスデータセット上で実験を行うために,オープンソースで独立したQiskitベースの実装を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.248184406275405
- License:
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) continues to evolve, unlocking new opportunities for diverse applications. In this study, we investigate and evaluate the applicability of QML models for binary classification of genome sequence data by employing various feature mapping techniques. We present an open-source, independent Qiskit-based implementation to conduct experiments on a benchmark genomic dataset. Our simulations reveal that the interplay between feature mapping techniques and QML algorithms significantly influences performance. Notably, the Pegasos Quantum Support Vector Classifier (Pegasos-QSVC) exhibits high sensitivity, particularly excelling in recall metrics, while Quantum Neural Networks (QNN) achieve the highest training accuracy across all feature maps. However, the pronounced variability in classifier performance, dependent on feature mapping, highlights the risk of overfitting to localized output distributions in certain scenarios. This work underscores the transformative potential of QML for genomic data classification while emphasizing the need for continued advancements to enhance the robustness and accuracy of these methodologies.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は進化を続け、多様なアプリケーションに新たな機会を開放している。
本研究では,ゲノム配列データのバイナリ分類におけるQMLモデルの適用性について,様々な特徴マッピング手法を用いて検討・評価する。
ベンチマークゲノミクスデータセット上で実験を行うために,オープンソースで独立したQiskitベースの実装を提案する。
シミュレーションの結果,特徴マッピング手法とQMLアルゴリズムの相互作用が性能に大きく影響していることが判明した。
特に、ペガソス量子サポートベクトル分類器(Pegasos-QSVC)は、特にリコールの指標において高い感度を示し、量子ニューラルネットワーク(QNN)は全ての特徴マップで最高のトレーニング精度を達成している。
しかし、特徴マッピングに依存する分類器の性能の顕著な変動は、特定のシナリオにおける局所的な出力分布に過度に適合するリスクを強調している。
この研究は、ゲノムデータ分類におけるQMLの変換可能性を強調しつつ、これらの手法の堅牢性と精度を高めるための継続的な進歩の必要性を強調している。
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