論文の概要: Application of quantum machine learning using quantum kernel algorithms on multiclass neuron M type classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06281v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 09:23:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:33:54.621373
• Title: Application of quantum machine learning using quantum kernel algorithms on multiclass neuron M type classification
• Title（参考訳）: 量子カーネルアルゴリズムを用いた量子機械学習のマルチクラスニューロンM型分類への応用
• Authors: Xavier Vasques, Hanhee Paik, Laura Cif,
• Abstract要約: この研究は、ニューロン形態を分類するための量子システムの利用を初めて提案した。 特徴工学が分類精度に与える影響を検討した結果,量子カーネル法は古典的手法と類似した性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The functional characterization of different neuronal types has been a longstanding and crucial challenge. With the advent of physical quantum computers, it has become possible to apply quantum machine learning algorithms to translate theoretical research into practical solutions. Previous studies have shown the advantages of quantum algorithms on artificially generated datasets, and initial experiments with small binary classification problems have yielded comparable outcomes to classical algorithms. However, it is essential to investigate the potential quantum advantage using real-world data. To the best of our knowledge, this study is the first to propose the utilization of quantum systems to classify neuron morphologies, thereby enhancing our understanding of the performance of automatic multiclass neuron classification using quantum kernel methods. We examined the influence of feature engineering on classification accuracy and found that quantum kernel methods achieved similar performance to classical methods, with certain advantages observed in various configurations.
• Abstract（参考訳）: 異なるニューロンタイプの機能的特徴は、長年にわたって重要な課題であった。 物理量子コンピュータの出現により、理論的研究を実用的な解に変換するために量子機械学習アルゴリズムを適用することが可能になった。 従来の研究では、人工的に生成されたデータセットに対する量子アルゴリズムの利点が示されており、小さなバイナリ分類問題の初期実験は古典的なアルゴリズムに匹敵する結果をもたらした。 しかし、実世界のデータを用いて潜在的な量子優位性を調べることが不可欠である。 本研究は,ニューロン形態を分類するための量子システムの利用を初めて提案し,量子カーネル法を用いた自動多クラスニューロン分類の性能の理解を深めるものである。 特徴工学が分類精度に与える影響を検討した結果、量子カーネル法は古典的手法と類似した性能を示し、様々な構成で一定の利点が見られた。

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