論文の概要: Exploring an implementation of quantum learning pipeline for support vector machines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04983v1
• Date: Fri, 05 Sep 2025 10:19:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-08 14:27:25.562696
• Title: Exploring an implementation of quantum learning pipeline for support vector machines
• Title（参考訳）: サポートベクトルマシンのための量子学習パイプラインの実装の探索
• Authors: Mario Bifulco, Luca Roversi,
• Abstract要約: この研究は、ゲートベースの量子カーネル法と量子アニールに基づく最適化を統合することにより、ベクトルマシン(SVM)学習を支援するための完全な量子的アプローチを示す。 本稿では,様々な特徴写像と量子ビットを用いた量子カーネルの構築について検討し,カーネル・ターゲットアライメント(Kernel-Target Alignment)による適合性の評価を行った。 実験により、カーネル内の高次アライメントと適切な正規化パラメータが競合性能を導き、最良のモデルが90%のF1スコアを達成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10742675209112622
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a fully quantum approach to support vector machine (SVM) learning by integrating gate-based quantum kernel methods with quantum annealing-based optimization. We explore the construction of quantum kernels using various feature maps and qubit configurations, evaluating their suitability through Kernel-Target Alignment (KTA). The SVM dual problem is reformulated as a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) problem, enabling its solution via quantum annealers. Our experiments demonstrate that a high degree of alignment in the kernel and an appropriate regularization parameter lead to competitive performance, with the best model achieving an F1-score of 90%. These results highlight the feasibility of an end-to-end quantum learning pipeline and the potential of hybrid quantum architectures in quantum high-performance computing (QHPC) contexts.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ゲートベースの量子カーネル法と量子アニールに基づく最適化を統合することにより、ベクトルマシン(SVM)学習を支援するための完全な量子的アプローチを示す。 本稿では,様々な特徴写像と量子ビット構成を用いた量子カーネルの構築について検討し,Kernel-Target Alignment (KTA) を用いてその適合性を評価する。 SVM双対問題は準非拘束バイナリ最適化(QUBO)問題として再定義され、量子アニールによる解が可能である。 実験により、カーネル内の高次アライメントと適切な正規化パラメータが競合性能を導き、最良のモデルが90%のF1スコアを達成することを示した。 これらの結果は、エンドツーエンドの量子学習パイプラインの実現可能性と量子ハイパフォーマンスコンピューティング(QHPC)におけるハイブリッド量子アーキテクチャの可能性を強調している。

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