論文の概要: Quantum Circuit-Based Learning Models: Bridging Quantum Computing and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00048v1
- Date: Mon, 19 Jan 2026 12:52:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-09 02:03:42.265054
- Title: Quantum Circuit-Based Learning Models: Bridging Quantum Computing and Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子回路に基づく学習モデル:ブリッジング量子コンピューティングと機械学習
- Authors: Fan Fan, Yilei Shi, Mihai Datcu, Bertrand Le Saux, Luigi Iapichino, Francesca Bovolo, Silvia Liberata Ullo, Xiao Xiang Zhu,
- Abstract要約: 本稿では、古典的データ解析のための量子回路に基づく学習モデルに関する既存のコントリビューションについて概説する。
本稿では,現在のハードウェア制約下での実用性を高めることのできる,耐雑音性とハードウェア効率のよいQMLの取り組みについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71697366438106
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine Learning (ML) has been widely applied across numerous domains due to its ability to automatically identify informative patterns from data for various tasks. The availability of large-scale data and advanced computational power enables the development of sophisticated models and training strategies, leading to state-of-the-art performance, but it also introduces substantial challenges. Quantum Computing (QC), which exploits quantum mechanisms for computation, has attracted growing attention and significant global investment as it may address these challenges. Consequently, Quantum Machine Learning (QML), the integration of these two fields, has received increasing interest, with a notable rise in related studies in recent years. We are motivated to review these existing contributions regarding quantum circuit-based learning models for classical data analysis and highlight the identified potentials and challenges of this technique. Specifically, we focus not only on QML models, both kernel-based and neural network-based, but also on recent explorations of their integration with classical machine learning layers within hybrid frameworks. Moreover, we examine both theoretical analysis and empirical findings to better understand their capabilities, and we also discuss the efforts on noise-resilient and hardware-efficient QML that could enhance its practicality under current hardware limitations. In addition, we cover several emerging paradigms for advanced quantum circuit design and highlight the adaptability of QML across representative application domains. This study aims to provide an overview of the contributions made to bridge quantum computing and machine learning, offering insights and guidance to support its future development and pave the way for broader adoption in the coming years.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、さまざまなタスクのデータから情報パターンを自動的に識別する能力によって、多くのドメインに広く適用されている。
大規模データと高度な計算能力の可用性により、洗練されたモデルとトレーニング戦略の開発が可能になり、最先端のパフォーマンスがもたらされるが、大きな課題ももたらされる。
量子コンピューティング(QC)は、量子機構を計算に利用し、これらの課題に対処するにつれ、注目度が高まり、世界的な投資が活発化している。
その結果、これらの2つの分野を統合した量子機械学習(QML)が注目され、近年、関連する研究が顕著に増えている。
我々は、古典的なデータ分析のための量子回路ベースの学習モデルに関するこれらの既存のコントリビューションをレビューし、この手法の潜在的な可能性と課題を強調します。
具体的には、カーネルベースとニューラルネットワークベースの両方のQMLモデルだけでなく、ハイブリッドフレームワーク内の古典的な機械学習レイヤとの統合に関する最近の調査にも焦点を当てています。
さらに, 理論的解析と経験的知見の両面から, その能力の理解を深めるとともに, 現行のハードウェア制約下での実用性を高めるため, 耐雑音性およびハードウェア効率のよいQMLへの取り組みについても検討する。
さらに、先進的な量子回路設計のための新しいパラダイムをいくつか取り上げ、代表的アプリケーションドメイン間のQMLの適用性を強調した。
本研究の目的は、量子コンピューティングと機械学習を橋渡しし、将来の開発を支援するための洞察とガイダンスを提供し、今後数年で広く採用されるための道を開くことである。
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