論文の概要: From Classical to Hybrid: A Practical Framework for Quantum-Enhanced Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.08205v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:46:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.695763
• Title: From Classical to Hybrid: A Practical Framework for Quantum-Enhanced Learning
• Title（参考訳）: 古典からハイブリッドへ:量子強化学習のための実践的フレームワーク
• Authors: Silvie Illésová, Tomáš Bezděk, Vojtěch Novák, Ivan Zelinka, Stefano Cacciatore, Martin Beseda,
• Abstract要約: アイリスデータセットの実験では、改良されたハイブリッドモデルにより、古典的なアプローチでは0.31から量子アプローチでは0.87まで精度が向上した。 これらの結果は、適切な診断によって導かれるような控えめな量子成分でさえ、ハイブリッド学習におけるクラス分離と表現能力を高めることができることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.049259062564301744
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work addresses the challenge of enabling practitioners without quantum expertise to transition from classical to hybrid quantum-classical machine learning workflows. We propose a three-stage framework: starting with a classical self-training model, then introducing a minimal hybrid quantum variant, and finally applying diagnostic feedback via QMetric to refine the hybrid architecture. In experiments on the Iris dataset, the refined hybrid model improved accuracy from 0.31 in the classical approach to 0.87 in the quantum approach. These results suggest that even modest quantum components, when guided by proper diagnostics, can enhance class separation and representation capacity in hybrid learning, offering a practical pathway for classical machine learning practitioners to leverage quantum-enhanced methods.
• Abstract（参考訳）: この研究は、量子知識のない実践者が古典的な量子古典的機械学習ワークフローからハイブリッドな量子古典的機械学習ワークフローへの移行を可能にするという課題に対処する。 従来の自己学習モデルから始まり、最小限のハイブリッド量子変種を導入し、最後にQMetricを介して診断フィードバックを適用し、ハイブリッドアーキテクチャを洗練させる3段階のフレームワークを提案する。 アイリスデータセットの実験では、改良されたハイブリッドモデルにより、古典的なアプローチでは0.31から量子アプローチでは0.87まで精度が向上した。 これらの結果は、適切な診断によって導かれる控えめな量子コンポーネントでさえ、ハイブリッド学習におけるクラス分離と表現能力を高め、古典的な機械学習実践者が量子強化手法を利用するための実践的な経路を提供することを示唆している。

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