現状と今後の可能性(後編)〜期待の裏付け〜量子機械学習の現状と今後の可能性(後編)〜期待の裏付け〜2021/4/6論文yokamoto80TweetShareHatena量子機械学習(QML)は新しい成長研究分野になってきています。様々な国で多くのアプリケーションが登場しています。量子コンピューティングの成果や進歩は今や世界で注目されています。従来の古典的な機械学習へQMLの利点や特性をどのように適用させて行くかが求められています。前編では、近年までに報告されているQMLアルゴリズムの紹介を中心に行ってきました。後編は、なぜQMLが必要なのか?、QMLを導入することで解決できることや将来の可能性についてレポートします。HR」を開始しました!登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです!現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。Universityほか(エジプト)掲載日:2020年6月URL:arxiv.org/abs/2006.12270なぜ量子機械学習(QML)が求められているのか?従来の古典的機械学習には、まだ複雑な問題やチャレンジすべき課題が残っています。学習フェーズでは、データサイズが増えるにつれてトレーニング時間とメモリ消費量が増加します。高い精度とパフォーマンスを低コストの学習で実現することは、古典的なアルゴリズムでは困難な作業です。高次元でカーネルを推定することや、固有ベクトルを特定し、複雑な最適化問題を解くことは困難とされています。QMLは機械学習における実行時間と効率性について性能を向上させることができます。そこに目をつけたD-wave社は、中央処理装置(CPU)、グラフィックス処理装置(GPU)、および量子アニーリングコンピューターを基盤とした「Quadrant」アルゴリズムを開発しました。「Quadrant」アルゴリズムは、従来の深層学習やMLアルゴリズムよりもより大きなデータを低コストのトレーニングデータでパフォーマンスを向上させることができます。つぎに、いかにして機械学習が強くなるのか、説明します。当サイトの利用にはAIDBのアカウントが必要です。記事の購読には、アカウント作成後の決済が必要です。※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。AIDBとはプレミアム会員(記事の購読)について■サポートのお願いAIDBを便利だと思っていただけた方に、任意の金額でサポートしていただけますと幸いです。ユーモアは理解できるのか【AI×社会】(論文解説)「AIでクラファンを成功させる秘訣を分析!」現場にコミットする機...脳に転移した腫瘍を特定できるか。電子カルテから思春期(未成年)の自殺を予測することはAIに可能。