Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Reservoir Computing and Risk Bounds

論文の概要: Quantum Reservoir Computing and Risk Bounds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08640v1
Date: Wed, 15 Jan 2025 08:06:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-16 15:53:24.394776
Title: Quantum Reservoir Computing and Risk Bounds
Title（参考訳）: 量子貯留層計算とリスク境界
Authors: Naomi Mona Chmielewski, Nina Amini, Joseph Mikael,
Abstract要約: 2つの特定の量子貯水池クラスに対して、特定のパラメータ依存境界を与える。読み出し関数を持つクラスに結果を適用すると、リスク境界はトレーニングサンプルの数に収束する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
License:
Abstract: We propose a way to bound the generalisation errors of several classes of quantum reservoirs using the Rademacher complexity. We give specific, parameter-dependent bounds for two particular quantum reservoir classes. We analyse how the generalisation bounds scale with growing numbers of qubits. Applying our results to classes with polynomial readout functions, we find that the risk bounds converge in the number of training samples. The explicit dependence on the quantum reservoir and readout parameters in our bounds can be used to control the generalisation error to a certain extent. It should be noted that the bounds scale exponentially with the number of qubits $n$. The upper bounds on the Rademacher complexity can be applied to other reservoir classes that fulfill a few hypotheses on the quantum dynamics and the readout function.
Abstract（参考訳）: 本稿では、Rademacher複雑性を用いて、いくつかのクラスの量子貯水池の一般化誤差をバウンドする方法を提案する。 2つの特定の量子貯水池クラスに対して、特定のパラメータ依存境界を与える。一般化のバウンダリが増大するキュービット数とどのようにスケールするかを分析する。多項式可読関数を持つクラスに結果を適用すると、リスク境界はトレーニングサンプルの数に収束する。我々の境界における量子貯水池と読み出しパラメータへの明示的な依存は、一般化誤差をある程度制御するために使用できる。ここでは、境界は指数関数的に qubits $n$ の個数でスケールする。ラデマッハ複雑性上の上限は、量子力学と可読関数に関するいくつかの仮説を満たす他の貯水池クラスに適用することができる。

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