Основные понятия
sQUlearnは、量子機械学習(QML)のためのユーザーフレンドリーで、NISQ対応のPythonライブラリを提供する。クラシカルな機械学習ツールとの統合を可能にし、研究者と実践者の両方のニーズに対応する。
Аннотация
sQUlearnは、量子カーネル手法と量子ニューラルネットワークの包括的なツールセットを提供する。データエンコーディング戦略のカスタマイズ、自動実行ハンドリング、特殊なカーネル正則化手法などの機能を備えている。NISQ対応とエンドツーエンドの自動化に焦点を当てることで、現在の量子コンピューティング機能と実用的な機械学習アプリケーションとの橋渡しを目指している。ライブラリは柔軟性が高く、Qiskitとペニーレーンの基盤量子フレームワーク間、シミュレーションと実ハードウェアの実行間の素早い切り替えを可能にする。
Статистика
量子機械学習は、量子力学の原理を活用して計算能力と効率を高める革新的なアプローチである。
量子カーネル手法は、特定のタスクでクラシカルな手法を上回る可能性を示している。
量子ニューラルネットワークは、量子コンピューターを活用して線形代数手順の量子バージョンを実行することで性能を高速化できる。
Цитаты
「量子機械学習は、クラシカルな機械学習の数十年前の状況に似ている。」
「sQUlearnは、量子機械学習へのアクセスを民主化することを目指している。」
「sQUlearnは、クラシカルな機械学習ツールとの高い互換性を目指している。」