論文の概要: Advanced For-Loop for QML algorithm search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18260v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 03:19:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.830885
• Title: Advanced For-Loop for QML algorithm search
• Title（参考訳）: QMLアルゴリズム検索のための高度な For-Loop
• Authors: FuTe Wong,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Model-based Multi-Agent Systems (LLMMA) を利用した量子機械学習(QML)アルゴリズムの自動探索と最適化のための高度なフレームワークを提案する。 Google DeepMindのFunSearchにインスパイアされたこのシステムは、古典的な機械学習アルゴリズムの量子変換を反復的に生成し、洗練するための抽象レベルに取り組んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces an advanced framework leveraging Large Language Model-based Multi-Agent Systems (LLMMA) for the automated search and optimization of Quantum Machine Learning (QML) algorithms. Inspired by Google DeepMind's FunSearch, the proposed system works on abstract level to iteratively generates and refines quantum transformations of classical machine learning algorithms (concepts), such as the Multi-Layer Perceptron, forward-forward and backpropagation algorithms. As a proof of concept, this work highlights the potential of agentic frameworks to systematically explore classical machine learning concepts and adapt them for quantum computing, paving the way for efficient and automated development of QML algorithms. Future directions include incorporating planning mechanisms and optimizing strategy in the search space for broader applications in quantum-enhanced machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Large Language Model-based Multi-Agent Systems (LLMMA) を利用した量子機械学習(QML)アルゴリズムの自動探索と最適化のための高度なフレームワークを提案する。 Google DeepMindのFunSearchにインスパイアされたこのシステムは、Multi-Layer Perceptron、フォワードフォワード、バックプロパゲーションアルゴリズムなどの古典的な機械学習アルゴリズム(概念)の量子変換を反復的に生成し、洗練するための抽象レベルに取り組んでいる。 概念実証として、この研究は、古典的な機械学習の概念を体系的に探求し、量子コンピューティングに適応するエージェントフレームワークの可能性を強調し、QMLアルゴリズムの効率的かつ自動開発への道を開いた。 将来的な方向性としては、量子強化機械学習の幅広い応用のために、計画機構の導入や探索空間の最適化戦略などがある。

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