論文の概要: Assessing the Advantages and Limitations of Quantum Neural Networks in Regression Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00854v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 13:56:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.431102
• Title: Assessing the Advantages and Limitations of Quantum Neural Networks in Regression Tasks
• Title（参考訳）: 回帰作業における量子ニューラルネットワークの利点と限界の評価
• Authors: Gubio G. de Limaa, Tiago de S. Farias, Alexandre C. Ricardo, Celso Jorge Villa Boas,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)が古典的ニューラルネットワーク(CNN)に対して具体的な利益をもたらす条件は、まだ不明である。 本研究では、回帰問題に適用された古典モデルと量子モデルの質的および定量的解析を行う。 これらの結果は、特定の量子機械学習コンテキストにおけるQNNの明確な利点を明らかにしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.146761527401424
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of quantum neural networks (QNNs) has attracted considerable attention due to their potential to surpass classical models in certain machine learning tasks. Nonetheless, it remains unclear under which conditions QNNs provide concrete benefits over classical neural networks (CNNs). This study addresses this question by performing both qualitative and quantitative analyses of classical and quantum models applied to regression problems, using two target functions with contrasting properties. Additionally, the work explores the methodological difficulties inherent in making fair comparisons between QNNs and CNNs. The findings reveal a distinct advantage of QNNs in a specific quantum machine learning context. In particular, QNNs excelled at approximating the sinusoidal function, achieving errors up to seven orders of magnitude lower than their classical counterparts. However, their performance was limited in other cases, emphasizing that QNNs are highly effective for certain tasks but not universally sPuperior. These results reinforce the principles of the ``No Free Lunch'' theorem, highlighting that no single model outperforms all others across every problem domain.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)の開発は、ある種の機械学習タスクにおいて古典的なモデルを超える可能性があることから、かなりの注目を集めている。 しかしながら、QNNが古典的ニューラルネットワーク(CNN)に対して具体的な利点を提供する条件は、まだ不明である。 本研究は, 古典的, 量子的モデルの定性的および定量的解析を回帰問題に適用し, コントラスト特性を持つ2つの対象関数を用いて行うことにより, この問題に対処する。 さらに,本研究は,QNNとCNNの公正比較に固有の方法論的困難について検討している。 これらの結果は、特定の量子機械学習コンテキストにおけるQNNの明確な利点を明らかにしている。 特にQNNは正弦波関数の近似に優れ、古典的関数よりも最大7桁低い誤差を達成できた。 しかし、QNNは特定のタスクに対して非常に効果的であるが、一般にはsPuperiorではないことを強調し、他のケースでは性能に制限があった。 これらの結果は 'No Free Lunch'' の定理の原則を強化し、すべての問題領域において、どのモデルも他のモデルよりも優れていることを強調した。

関連論文リスト

• A Post-Training Approach for Mitigating Overfitting in Quantum Convolutional Neural Networks [0.24578723416255752]
  量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)におけるオーバーフィッティング軽減のためのポストトレーニング手法の検討 古典的なポストトレーニング手法であるニューロトン・ドロップアウトの量子設定への直接的な適応は、QCNNの成功確率を著しく低下させる。 我々は、この効果がQCNNにおける絡み合いの重要な役割と、QCNNの絡み合い損失に対する脆弱性を明らかにすることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-04T21:46:24Z)
• ResQNets: A Residual Approach for Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks [0.0]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)におけるバレンプラトー問題は、QNNの実践的な成功を妨げる重要な課題である。 本稿では、この問題に対処するための解として、残留量子ニューラルネットワーク(ResQNet)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T13:33:43Z)
• Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.20479832949069]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。 本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。 我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T10:46:40Z)
• Exponentially Many Local Minima in Quantum Neural Networks [9.442139459221785]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的ニューラルネットワークと同じような約束のため、重要な量子アプリケーションである。 我々は,QNNの損失関数のランドスケープを定量的に調査し,トレーニング用に単純だが極めて難しいQNNインスタンスのクラスを同定する。 我々は、我々の構成が、典型的な勾配ベースの回路で実際に難しい事例となることを実証的に確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T03:23:44Z)
• The dilemma of quantum neural networks [63.82713636522488]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的な学習モデルに対して何の恩恵も与えないことを示す。 QNNは、現実世界のデータセットの一般化が不十分な、極めて限られた有効モデル能力に悩まされている。 これらの結果から、現在のQNNの役割を再考し、量子的優位性で現実の問題を解決するための新しいプロトコルを設計せざるを得ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T10:41:47Z)
• Toward Trainability of Quantum Neural Networks [87.04438831673063]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子スピードアップを達成するために古典的ニューラルネットワークの一般化として提案されている。 QNNのトレーニングには、入力キュービット数に指数関数的に勾配速度がなくなるため、非常に大きなボトルネックが存在する。 木テンソルとステップ制御された構造を持つQNNを二分分類に適用し,ランダムな構造を持つQNNと比較してより高速な収束率と精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T08:32:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。