論文の概要: A quantum annealing approach to graph node embedding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06332v1
• Date: Sat, 08 Mar 2025 20:11:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:53.734189
• Title: A quantum annealing approach to graph node embedding
• Title（参考訳）: 量子アニール法によるグラフノード埋め込み
• Authors: Hristo N. Djidjev,
• Abstract要約: ノード埋め込みは、グラフノードをベクトルとして表現し、構造的およびリレーショナル特性を保存するための重要なテクニックである。 DeepWalk、node2vec、グラフ畳み込みネットワークといった古典的な手法は、グラフの構造パターンと関係パターンをキャプチャすることでノードの埋め込みを学習する。 量子コンピューティングは、量子効果を活用し、新しい最適化アプローチを導入することで、グラフベースの学習に有望な代替手段を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0878040851638
• License:
• Abstract: Node embedding is a key technique for representing graph nodes as vectors while preserving structural and relational properties, which enables machine learning tasks like feature extraction, clustering, and classification. While classical methods such as DeepWalk, node2vec, and graph convolutional networks learn node embeddings by capturing structural and relational patterns in graphs, they often require significant computational resources and struggle with scalability on large graphs. Quantum computing provides a promising alternative for graph-based learning by leveraging quantum effects and introducing novel optimization approaches. Variational quantum circuits and quantum kernel methods have been explored for embedding tasks, but their scalability remains limited due to the constraints of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) hardware. In this paper, we investigate quantum annealing (QA) as an alternative approach that mitigates key challenges associated with quantum gate-based models. We propose several formulations of the node embedding problem as a quadratic unconstrained binary optimization (QUBO) instance, making it compatible with current quantum annealers such as those developed by D-Wave. We implement our algorithms on a D-Wave quantum annealer and evaluate their performance on graphs with up to 100 nodes and embedding dimensions of up to 5. Our findings indicate that QA is a viable approach for graph-based learning, providing a scalable and efficient alternative to previous quantum embedding techniques.
• Abstract（参考訳）: ノードの埋め込みは、グラフノードをベクトルとして表現し、構造的およびリレーショナルな特性を保持しながら、特徴抽出、クラスタリング、分類といった機械学習タスクを可能にする重要なテクニックである。 DeepWalk、node2vec、グラフ畳み込みネットワークといった古典的な手法は、グラフの構造的および関係的なパターンをキャプチャすることでノードの埋め込みを学習するが、大きなグラフのスケーラビリティに苦慮することが多い。 量子コンピューティングは、量子効果を活用し、新しい最適化アプローチを導入することで、グラフベースの学習に有望な代替手段を提供する。 可変量子回路と量子カーネル法は、組み込みタスクのために検討されてきたが、そのスケーラビリティは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)ハードウェアの制約により制限されている。 本稿では,量子ゲートモデルに関連する重要な課題を緩和する代替手法として,量子アニール法(QA)について検討する。 本稿では,ノード埋め込み問題を2次非拘束バイナリ最適化(QUBO)インスタンスとして定式化し,D-Waveによって開発されたような現在の量子アンニアと互換性を持たせる。 提案アルゴリズムをD波量子アニール器に実装し,最大100ノードのグラフ上での性能評価を行い,最大5。 以上の結果から,QAはグラフベースの学習に有効なアプローチであり,従来の量子埋め込み技術に代わる,スケーラブルで効率的な代替手段を提供することが示唆された。

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