August 2020
Beginner to intermediate
332 pages
8h 16m
Japanese
book
動かして学ぶ量子コンピュータプログラミング ―シミュレータとサンプルコードで理解する基本アルゴリズム
by Eric R. Johnston, Nic Harrigan, Mercedes Gimeno-Segovia, 北野 章, 丸山 耕司
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280
13
章 量子機械学習
13.4
他の機械学習アプリケーション
QML
は、依然として非常に活発な研究が行われている研究領域です。本章では
3
つの最も単純化さ
れた例を紹介しましたが、
QML
においては日々新たな進展があります。同時に、
QPU
アルゴリズム
が機械学習の従来型のアプローチにも新たな息吹を吹き込んでいると言えるでしょう。実際に、私た
ちがこの本を書いている間に、この章で提示した
QML
アプリケーションの
3
つすべてが、従来型アル
ゴリズムの研究に影響を与え、より実行時間の短いアルゴリズムが発見されました
＊
1
。これは
QML
の
可能性に対するあなたの信頼を揺るがすものではないはずです。これらの結果は、
QML
から得られる
インスピレーションなしに発見されることはなかったでしょう。これは
QML
の応用が広範囲におよび、
かつ予期できないような結果をもたらすことを示しています
＊
2
。また、ここでは紙面の制限のために十
分言及できていませんが、他にも多くの
QML
アプリケーションがあります。これらには、線形回帰の
ための効率的な
QPU
アプリケーション
＊
3
、教師なし学習
＊
4
、ボルツマンマシン
＊
5
、半正定値計画問題
（
semidefinite programming
）
＊
6
、および量子推薦システム
＊
7
が あ り ま す（ 量 子 推 薦 シ ス テ ム も ま た 、 従
来のアルゴリズム
＊
8
の 改 善 に 影 響 を 与 え ま し た ）。
＊
1 HHL: Chia et al., 2018
（
https://arxiv ...
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