論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Mixture of Experts: Unlocking Topological Advantage via Interference-Based Routing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22296v1
• Date: Thu, 25 Dec 2025 21:15:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:29.970507
• Title: Hybrid Quantum-Classical Mixture of Experts: Unlocking Topological Advantage via Interference-Based Routing
• Title（参考訳）: エキスパートのハイブリッド量子-古典的混合:干渉に基づくルーティングによるトポロジ的アドバンテージの解き放つ
• Authors: Reda Heddad, Lamiae Bouanane,
• Abstract要約: 本稿では,QML(Hybrid Quantum-Classical Mixture of Experts)アーキテクチャを用いて,制約に対処する量子機械学習(QML)の可能性を検討する。 量子ゲーティングネットワーク(アングル)と古典的専門家を組み合わせたアブレーション研究を行い、量子優位の源泉を分離する。 2つの月のデータセットのような非線形分離可能なデータに関する実験結果は、量子ルーターが大きなトポロジカル・アドバンテージを達成していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Mixture-of-Experts (MoE) architecture has emerged as a powerful paradigm for scaling deep learning models, yet it is fundamentally limited by challenges such as expert imbalance and the computational complexity of classical routing mechanisms. This paper investigates the potential of Quantum Machine Learning (QML) to address these limitations through a novel Hybrid Quantum-Classical Mixture of Experts (QMoE) architecture. Specifically, we conduct an ablation study using a Quantum Gating Network (Router) combined with classical experts to isolate the source of quantum advantage. Our central finding validates the Interference Hypothesis: by leveraging quantum feature maps (Angle Embedding) and wave interference, the Quantum Router acts as a high-dimensional kernel method, enabling the modeling of complex, non-linear decision boundaries with superior parameter efficiency compared to its classical counterparts. Experimental results on non-linearly separable data, such as the Two Moons dataset, demonstrate that the Quantum Router achieves a significant topological advantage, effectively "untangling" data distributions that linear classical routers fail to separate efficiently. Furthermore, we analyze the architecture's robustness against simulated quantum noise, confirming its feasibility for near-term intermediate-scale quantum (NISQ) hardware. We discuss practical applications in federated learning, privacy-preserving machine learning, and adaptive systems that could benefit from this quantum-enhanced routing paradigm.
• Abstract（参考訳）: Mixture-of-Experts (MoE)アーキテクチャは、ディープラーニングモデルをスケールするための強力なパラダイムとして登場したが、専門家の不均衡や古典的なルーティング機構の計算複雑性といった課題によって、基本的に制限されている。 本稿では,QML(Hybrid Quantum-Classical Mixture of Experts)アーキテクチャを用いて,これらの制約に対処するための量子機械学習(QML)の可能性を検討する。 具体的には、量子ゲーティングネットワーク(Router)と古典的専門家を組み合わせたアブレーション研究を行い、量子優位の源を分離する。 量子特徴写像(アングル埋め込み)と波動干渉を利用することにより、量子ルータは高次元のカーネル法として機能し、従来のものよりも優れたパラメータ効率を持つ複素非線形決定境界のモデル化を可能にする。 Two Moons データセットのような非線形分離可能なデータに関する実験結果は、量子ルータが、線形古典ルータが効率的に分離できないようなデータ分布を効果的に「アンハングリング」する、重要なトポロジ上の利点を達成していることを示している。 さらに,シミュレーション量子ノイズに対するアーキテクチャのロバスト性を分析し,その実現可能性を確認した。 本稿では、この量子化ルーティングパラダイムの恩恵を受けることができるフェデレーション学習、プライバシ保護機械学習、適応システムにおける実践的応用について論じる。

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