講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-03-14 15:45
最適な量子測定に基づく量子ニューラルネットワーク分類器の性能特性 ○山田優作・鈴木 淳(電通大) IT2022-106 ISEC2022-85 WBS2022-103 RCC2022-103 |
抄録 |
(和) |
本研究は,量子ニューラルネットワーク(QNN)を用いた教師あり分類問題の研究をおこなった.提案手法は,量子状態から古典データをデコードする前に,単一量子ビット測定を最適化するOptimal Quantum Measurement Decoding(OQMD)というものである.Iris Data Setの分類にOQMDを適用して,この提案手法の有効性を示す.OQMDは先行研究では分類できないと見なされていた単純な回路でも,95%の分類精度を達成することができた.ヒューリスティックなアプローチに基づく先行研究の提案と比較して,より基本的なことは,QNN分類問題で古典的なデータをデコードするために最適な測定を実行することであると主張する. |
(英) |
In this work, we study the problem of supervised label classification using quantum neural network (QNN). We propose a method of optimal quantum measurement decoding (OQMD) that optimizes single qubit measurements before decoding classical data from quantum states. We apply OQMD to the Iris Data Set to illustrate effectiveness of our proposal. OQMD achieves the accuracy of 95% classification even for relatively simple quantum circuits, which are regarded as useless in previous works. Comparison with the previous proposals based on heuristic approaches, we argue that the more fundamental is to perform optimal measurement to decode classical data in the QNN classification problem. |
キーワード |
(和) |
量子コンピュータ / 量子ニューラルネットワーク / 量子機械学習 / 変分量子回路 / 測定の最適化 / / / |
(英) |
Quantum Computing / Quantum Neural Networks / Quantum Machine Learning / Parameterized Quantum Circuits / Variational Quantum Circuits / FeatureMap / Optimal Measurements / |
文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 427, IT2022-106, pp. 242-247, 2023年3月. |
資料番号 |
IT2022-106 |
発行日 |
2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
IT2022-106 ISEC2022-85 WBS2022-103 RCC2022-103 |
研究会情報 |
研究会 |
RCC ISEC IT WBS |
開催期間 |
2023-03-14 - 2023-03-15 |
開催地(和) |
山口大学常盤キャンパス |
開催地(英) |
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テーマ(和) |
RCC・ISEC・IT・WBS合同研究会 |
テーマ(英) |
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講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
IT |
会議コード |
2023-03-RCC-ISEC-IT-WBS |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
最適な量子測定に基づく量子ニューラルネットワーク分類器の性能特性 |
サブタイトル(和) |
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タイトル(英) |
Improvement of the Performance for Quantum Neural Network Classifiers based on Optimal Quantum Measurement Decoding |
サブタイトル(英) |
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キーワード(1)(和/英) |
量子コンピュータ / Quantum Computing |
キーワード(2)(和/英) |
量子ニューラルネットワーク / Quantum Neural Networks |
キーワード(3)(和/英) |
量子機械学習 / Quantum Machine Learning |
キーワード(4)(和/英) |
変分量子回路 / Parameterized Quantum Circuits |
キーワード(5)(和/英) |
測定の最適化 / Variational Quantum Circuits |
キーワード(6)(和/英) |
/ FeatureMap |
キーワード(7)(和/英) |
/ Optimal Measurements |
キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山田 優作 / Yusaku Yamada / ヤマダ ユウサク |
第1著者 所属(和/英) |
電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
鈴木 淳 / Jun Suzuki / |
第2著者 所属(和/英) |
電気通信大学 (略称: 電通大)
The University of Electro-Communications (略称: UEC) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2023-03-14 15:45:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
IT |
資料番号 |
IT2022-106, ISEC2022-85, WBS2022-103, RCC2022-103 |
巻番号(vol) |
vol.122 |
号番号(no) |
no.427(IT), no.428(ISEC), no.429(WBS), no.430(RCC) |
ページ範囲 |
pp.242-247 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2023-03-07 (IT, ISEC, WBS, RCC) |
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