量子空間における高次組合せ特徴を用いた関係予測アルゴリズムの研究

量子空间中利用高阶组合特征的关系预测算法研究

基本信息

  • 批准号:
    22K19820
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.16万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-06-30 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

リンク予測や化学反応予測など、データ間の関係を推測する問題は、データのペアを入力として分類を行うペアワイズ分類問題として定式化できる。研究代表者らが以前に提案したクロネッカーカーネルを用いたサポートベクターマシンは、ペアワイズ分類問題において高い予測精度を実現する一方で、大量のデータに対しカーネル行列のクロネッカー積を陽に計算するための計算コストが大きく、大規模データへの適用が困難であるという課題があった。本研究課題では、量子計算においてカーネル行列のクロネッカー積が古典計算と比較して時間的・空間的に効率良く表現できることに着目し、量子サポートベクターマシンにクロネッカーカーネルを導入したペアワイズ量子サポートベクターマシンを提案した。具体的には、誤り耐性量子計算機を用いて線形方程式を高速に解くためのHarrow-Hassidim-Lloyd(HHL)アルゴリズムをカーネル行列のクロネッカー積に適用してペアワイズ分類器を効率的に訓練するアルゴリズムを設計し、その計算量を理論的に示した。また、小規模な問題において提案アルゴリズムを量子回路で実装し、シミュレータ上で実行して古典アルゴリズムと比較する実験を行った。その結果、適切なハイパーパラメータを設定することで提案アルゴリズムが古典アルゴリズムと同等の分類精度を実現することを確認した。これらの成果は、提案アルゴリズムが古典アルゴリズムと同等の精度を効率的かつスケーラブルに実現できることを示唆している。量子機械学習が古典機械学習に対して優位性を示すことができる実用的な問題の探索が行われているが、大規模データにおける関係予測は、そのような問題の候補であると考えられる。
The relationship between prediction and chemical reaction prediction is estimated. The problem of classification is formulated. Research representatives have previously proposed a large number of problems related to classification problems, such as high prediction accuracy, large number of problems related to classification problems, large scale problems related to classification problems, and difficulties in application. This research topic is about quantum computing, quantum computing. Specifically, the error tolerant quantum computer uses linear equations to solve the Harrow-Hassidim-Lloyd(HHL) problem at high speed. The application of linear equations to the training of classifier efficiency is demonstrated theoretically. For small scale problems, the quantum loop is implemented and compared with the classical loop. The result of the classification is that the classification accuracy is equivalent to that of the classical classification. The results of this study are as follows: 1. The classical model is the same as the classical model. 2. The accuracy of the model is the same. 3. The accuracy of the model is the same as that of the classical model. Quantum machine learning is a classic machine learning system. It has the advantages of high performance, low cost, and low cost.

项目成果

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专利数量(0)
Scalable Pairwise Learning with Kernels
使用内核进行可扩展的配对学习
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Taisei Nohara;Satoshi Oyama; Itsuki Noda;Satoshi Oyama
  • 通讯作者:
    Satoshi Oyama
Pairwise classification using quantum support vector machine with Kronecker kernel
  • DOI:
    10.1007/s42484-022-00082-0
  • 发表时间:
    2022-08
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Taisei Nohara;Satoshi Oyama;I. Noda
  • 通讯作者:
    Taisei Nohara;Satoshi Oyama;I. Noda
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  • 资助金额:
    $ 4.16万
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    24K20771
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    2024
  • 资助金额:
    $ 4.16万
  • 项目类别:
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