論文の概要: Loss Behavior in Supervised Learning with Entangled States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10141v1
• Date: Fri, 12 Sep 2025 11:09:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-15 16:03:08.059851
• Title: Loss Behavior in Supervised Learning with Entangled States
• Title（参考訳）: 絡み合った状態を持つ教師付き学習における損失行動
• Authors: Alexander Mandl, Johanna Barzen, Marvin Bechtold, Frank Leymann, Lavinia Stiliadou,
• Abstract要約: 補助システムとの絡み合いは、教師あり学習などの応用におけるQMLモデルの質を高めることが示されている。 最近の研究は、絡み合ったトレーニングサンプルから抽出できる情報と、訓練されたモデルの近似誤差に与える影響に焦点を当てている。 QMLモデルのトレーニング性に関する結果は、トレーニングプロセス自体が教師付き学習タスクの様々な特性に影響されていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.30006416492033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning (QML) aims to leverage the principles of quantum mechanics to speed up the process of solving machine learning problems or improve the quality of solutions. Among these principles, entanglement with an auxiliary system was shown to increase the quality of QML models in applications such as supervised learning. Recent works focus on the information that can be extracted from entangled training samples and their effect on the approximation error of the trained model. However, results on the trainability of QML models show that the training process itself is affected by various properties of the supervised learning task. These properties include the circuit structure of the QML model, the used cost function, and noise on the quantum computer. To evaluate the applicability of entanglement in supervised learning, we augment these results by investigating the effect of highly entangled training data on the model's trainability. In this work, we show that for highly expressive models, i.e., models capable of expressing a large number of candidate solutions, the possible improvement of loss function values in constrained neighborhoods during optimization is severely limited when maximally entangled states are employed for training. Furthermore, we support this finding experimentally by simulating training with Parameterized Quantum Circuits (PQCs). Our findings show that as the expressivity of the PQC increases, it becomes more susceptible to loss concentration induced by entangled training data. Lastly, our experiments evaluate the efficacy of non-maximal entanglement in the training samples and highlight the fundamental role of entanglement entropy as a predictor for the trainability.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子力学の原理を活用して、機械学習の問題を解決するプロセスを高速化したり、ソリューションの品質を向上させることを目的としている。 これらの原則の中で、教師付き学習などの応用において、補助システムとの絡み合いがQMLモデルの質を高めることが示されている。 最近の研究は、絡み合ったトレーニングサンプルから抽出できる情報と、訓練されたモデルの近似誤差に与える影響に焦点を当てている。 しかし、QMLモデルのトレーニング性に関する結果は、トレーニングプロセス自体が教師付き学習タスクの様々な特性に影響されていることを示している。 これらの特性には、QMLモデルの回路構造、使用コスト関数、量子コンピュータ上のノイズが含まれる。 教師あり学習における絡み合いの応用性を評価するため,高度に絡み合ったトレーニングデータがモデルの訓練性に与える影響を検証して,これらの結果を補強する。 本研究では,高表現性モデル,すなわち,多数の候補解を表現可能なモデルにおいて,最大絡み合った状態が訓練に使用される場合,最適化中の制約付き近傍での損失関数値の改善が著しく制限されることを示す。 さらに、パラメータ化量子回路(PQC)によるトレーニングをシミュレーションすることで、この発見を実験的に支援する。 以上の結果から,PQCの発現率が増加するにつれて,絡み合ったトレーニングデータによって引き起こされる損失濃度の影響を受けやすいことが示唆された。 最後に,トレーニングサンプルにおける非最大エンタングルメントの有効性を評価し,トレーニング容易性の予測因子としてのエンタングルメントエントロピーの基本的役割を強調した。

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