論文の概要: Component Based Quantum Machine Learning Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12378v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 07:21:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.998234
• Title: Component Based Quantum Machine Learning Explainability
• Title（参考訳）: コンポーネントベースの量子機械学習の説明可能性
• Authors: Barra White, Krishnendu Guha,
• Abstract要約: 説明可能なMLアルゴリズムは、意思決定プロセスに対する透明性と洞察を提供するように設計されている。 本稿では、QMLアルゴリズムをコアコンポーネントに分割するモジュラーで説明可能なQMLフレームワークの作成について検討する。 各コンポーネントは、これらのQMLアルゴリズムの異なるコンポーネントを分析するために適応されたALEやSHAPなどの説明可能性技術を使用して分析される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable ML algorithms are designed to provide transparency and insight into their decision-making process. Explaining how ML models come to their prediction is critical in fields such as healthcare and finance, as it provides insight into how models can help detect bias in predictions and help comply with GDPR compliance in these fields. QML leverages quantum phenomena such as entanglement and superposition, offering the potential for computational speedup and greater insights compared to classical ML. However, QML models also inherit the black-box nature of their classical counterparts, requiring the development of explainability techniques to be applied to these QML models to help understand why and how a particular output was generated. This paper will explore the idea of creating a modular, explainable QML framework that splits QML algorithms into their core components, such as feature maps, variational circuits (ansatz), optimizers, kernels, and quantum-classical loops. Each component will be analyzed using explainability techniques, such as ALE and SHAP, which have been adapted to analyse the different components of these QML algorithms. By combining insights from these parts, the paper aims to infer explainability to the overall QML model.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なMLアルゴリズムは、意思決定プロセスに対する透明性と洞察を提供するように設計されている。 予測におけるバイアスの検出と、これらの分野におけるGDPRコンプライアンスの遵守を支援する上で、モデルがどのように役立つかについての洞察を提供するため、医療や金融といった分野において、MLモデルが予測にどのように貢献するかを説明することが重要である。 QMLは絡み合いや重ね合わせのような量子現象を利用し、計算スピードアップや古典的なMLよりも深い洞察を提供する。 しかし、QMLモデルは古典的なモデルにブラックボックスの性質を継承し、なぜ、どのように特定の出力が生成されるかを理解するために、これらのQMLモデルに適用される説明可能性技術の開発が必要である。 本稿では,QMLアルゴリズムを特徴マップ,変分回路(アンサッツ),オプティマイザ,カーネル,量子古典ループなどのコアコンポーネントに分割する,モジュラーで説明可能なQMLフレームワークの構築について検討する。 各コンポーネントは、これらのQMLアルゴリズムの異なるコンポーネントを分析するために適応されたALEやSHAPなどの説明可能性技術を使用して分析される。 これらの部分からの洞察を組み合わせることで、本論文はQMLモデル全体への説明可能性の推論を目的とする。

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