論文の概要: Quantum ensemble learning with a programmable superconducting processor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11047v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 03:30:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:06:49.271373
- Title: Quantum ensemble learning with a programmable superconducting processor
- Title（参考訳）: プログラム可能な超伝導プロセッサによる量子アンサンブル学習
- Authors: Jiachen Chen, Yaozu Wu, Zhen Yang, Shibo Xu, Xuan Ye, Daili Li, Ke Wang, Chuanyu Zhang, Feitong Jin, Xuhao Zhu, Yu Gao, Ziqi Tan, Zhengyi Cui, Aosai Zhang, Ning Wang, Yiren Zou, Tingting Li, Fanhao Shen, Jiarun Zhong, Zehang Bao, Zitian Zhu, Zixuan Song, Jinfeng Deng, Hang Dong, Pengfei Zhang, Wei Zhang, Hekang Li, Qiujiang Guo, Zhen Wang, Ying Li, Xiaoting Wang, Chao Song, H. Wang,
- Abstract要約: AdaBoost.Qは、古典的適応ブースティング(AdaBoost)アルゴリズムの量子適応である。
我々は,プログラム可能な超伝導プロセッサに対するアプローチの汎用性を実験的に実証した。
1万以上のテストサンプルに対して,10クラス分類タスクに対して86%以上の精度を達成し,1,564以上の量子特徴認識タスクに対して100%の精度を達成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.725285453891022
- License:
- Abstract: Quantum machine learning is among the most exciting potential applications of quantum computing. However, the vulnerability of quantum information to environmental noises and the consequent high cost for realizing fault tolerance has impeded the quantum models from learning complex datasets. Here, we introduce AdaBoost.Q, a quantum adaptation of the classical adaptive boosting (AdaBoost) algorithm designed to enhance learning capabilities of quantum classifiers. Based on the probabilistic nature of quantum measurement, the algorithm improves the prediction accuracy by refining the attention mechanism during the adaptive training and combination of quantum classifiers. We experimentally demonstrate the versatility of our approach on a programmable superconducting processor, where we observe notable performance enhancements across various quantum machine learning models, including quantum neural networks and quantum convolutional neural networks. With AdaBoost.Q, we achieve an accuracy above 86% for a ten-class classification task over 10,000 test samples, and an accuracy of 100% for a quantum feature recognition task over 1,564 test samples. Our results demonstrate a foundational tool for advancing quantum machine learning towards practical applications, which has broad applicability to both the current noisy and the future fault-tolerant quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子コンピューティングの最もエキサイティングな応用の1つである。
しかし, 環境騒音に対する量子情報の脆弱性や, 耐障害性を実現するための高コスト化は, 複雑なデータセットの学習から量子モデルを阻害している。
本稿では、量子分類器の学習能力を高めるために設計された古典的適応強化(AdaBoost)アルゴリズムの量子適応であるAdaBoost.Qを紹介する。
量子測定の確率的性質に基づいて、適応的なトレーニングと量子分類器の組み合わせの間に注意機構を洗練することにより、予測精度を向上させる。
そこでは,量子ニューラルネットワークや量子畳み込みニューラルネットワークなど,さまざまな量子機械学習モデルにおける顕著な性能向上を観察する。
AdaBoost.Qでは,10種類の分類タスクが1万以上のテストサンプルに対して86%以上,量子特徴認識タスクが1,564以上のテストサンプルに対して100%の精度を実現している。
本研究は,現状の雑音と耐故障性量子デバイスの両方に適用可能な量子機械学習を実用化するための基礎的なツールであることを示す。
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