Fugu-MT 論文翻訳(概要): Introduction to Quantum Machine Learning and Quantum Architecture Search

論文の概要: Introduction to Quantum Machine Learning and Quantum Architecture Search

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16131v1
Date: Mon, 21 Apr 2025 15:13:33 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.855642
Title: Introduction to Quantum Machine Learning and Quantum Architecture Search
Title（参考訳）: 量子機械学習と量子アーキテクチャ検索入門
Authors: Samuel Yen-Chi Chen, Zhiding Liang,
Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、新たな学際分野である。このチュートリアルは、両方の領域における最近のブレークスルーの詳細な概要を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7665134712766304
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent advancements in quantum computing (QC) and machine learning (ML) have fueled significant research efforts aimed at integrating these two transformative technologies. Quantum machine learning (QML), an emerging interdisciplinary field, leverages quantum principles to enhance the performance of ML algorithms. Concurrently, the exploration of systematic and automated approaches for designing high-performance quantum circuit architectures for QML tasks has gained prominence, as these methods empower researchers outside the quantum computing domain to effectively utilize quantum-enhanced tools. This tutorial will provide an in-depth overview of recent breakthroughs in both areas, highlighting their potential to expand the application landscape of QML across diverse fields.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)と機械学習(ML)の最近の進歩は、これらの2つの変換技術を統合することを目的とした重要な研究努力を加速させている。量子機械学習(QML)は、量子原理を活用して、MLアルゴリズムの性能を向上させる。同時に、QMLタスクのための高性能量子回路アーキテクチャを設計するための、体系的で自動化されたアプローチの探索が注目されている。このチュートリアルは、両方の領域における最近のブレークスルーの詳細な概要を提供し、様々な分野にわたるQMLのアプリケーション展望を拡大する可能性を強調します。

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