論文の概要: Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01146v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 08:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:17.228286
• Title: Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers
• Title（参考訳）: 量子機械学習: 機械学習の実践者と研究者のためのハンズオンチュートリアル
• Authors: Yuxuan Du, Xinbiao Wang, Naixu Guo, Zhan Yu, Yang Qian, Kaining Zhang, Min-Hsiu Hsieh, Patrick Rebentrost, Dacheng Tao,
• Abstract要約: このチュートリアルでは、AIのバックグラウンドを持つ読者を量子機械学習(QML)に紹介する。 自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.03113410951073
• License:
• Abstract: This tutorial intends to introduce readers with a background in AI to quantum machine learning (QML) -- a rapidly evolving field that seeks to leverage the power of quantum computers to reshape the landscape of machine learning. For self-consistency, this tutorial covers foundational principles, representative QML algorithms, their potential applications, and critical aspects such as trainability, generalization, and computational complexity. In addition, practical code demonstrations are provided in https://qml-tutorial.github.io/ to illustrate real-world implementations and facilitate hands-on learning. Together, these elements offer readers a comprehensive overview of the latest advancements in QML. By bridging the gap between classical machine learning and quantum computing, this tutorial serves as a valuable resource for those looking to engage with QML and explore the forefront of AI in the quantum era.
• Abstract（参考訳）: このチュートリアルは、量子コンピュータのパワーを活用して機械学習の風景を再構築しようとする、急速に進化する分野である量子機械学習(QML)に、AIの背景を持つ読者を紹介することを目的としている。 自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。 さらに、実際のコードデモはhttps://qml-tutorial.github.io/で提供され、実世界の実装を説明し、ハンズオン学習を容易にする。 これらの要素によって、読者はQMLの最新の進歩を概観することができる。 古典的な機械学習と量子コンピューティングのギャップを埋めることによって、このチュートリアルは、QMLと関わり、量子時代のAIの最前線を探究する人々にとって、貴重なリソースとなる。

関連論文リスト

• Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。 本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-14T12:27:50Z)
• Machine Learning for Quantum Computing Specialists [0.0]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングにおける有望な早期ユースケースである。 この5年間、理論研究や数値シミュレーションから概念の証明まで進歩してきた。 現代の量子デバイスで実証されたユースケースには、医療画像とIrisデータセットからの項目の分類、手書き画像の分類と生成、毒性スクリーニング、確率分布の学習などがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T09:54:06Z)
• A Survey on Quantum Machine Learning: Current Trends, Challenges, Opportunities, and the Road Ahead [5.629434388963902]
  量子コンピューティング(QC)は、古典的な計算に比べて複雑な問題を解く効率を改善すると主張している。 QCが機械学習(ML)に統合されると、量子機械学習(QML)システムを生成する。 本稿では,QCの基本概念と,その古典コンピューティングに対する顕著な優位性について,より深く理解することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T11:52:54Z)
• Quantum Text Classifier -- A Synchronistic Approach Towards Classical and Quantum Machine Learning [0.0]
  量子コンピューティングにおける機械学習パイプラインの実行可能性を示すために、方法とアルゴリズムが開発されている。 一般的なQML(Quantum Machine Learning)アルゴリズムとアプリケーションに関する作業が進行中です。 本稿では、機械学習の読者に対して、量子機械学習w.r.tテキスト分類を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T07:27:37Z)
• Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
  古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。 量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
  量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。 機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。 従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-07T07:32:57Z)
• On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
  そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。 私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-29T14:01:40Z)
• Classification with Quantum Machine Learning: A Survey [17.55390082094971]
  我々は古典的機械学習(ML)と量子情報処理(QIP)を組み合わせることで、量子世界における量子機械学習(QML)と呼ばれる新しい分野を構築する。 本稿では,量子機械学習(QML)の最先端技術に関する包括的調査を提示し,要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T14:05:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。