量子機械学習を使用する利点は何ですか？

Question

私は量子機械学習の使用法を調査しており、いくつかの実用的な例を作成しました（PennyLaneを使用した変分量子分類器のバリエーション）。しかし、私の問題は、古典的な機械学習との関係です。現時点では（少なくとも私のテストでは）、QMLは（従来のネットワークと比較して）パフォーマンスに大きな改善をもたらさないようであり、実際のハードウェアで実行すると大幅に遅くなります。

これは人々がまだ探求している若い分野であることを理解していますが、問題に対して常に古典的なMLアルゴリズムを使用するとは限らない理由について興味があります。したがって、私の質問は次のとおりです。

• 量子機械学習を使用すると、どのようなメリット（または予測されるメリット）がありますか？
• 現在、メリットはほとんどありませんが、ハードウェアが向上するとパフォーマンスの可能性が高まりますか？
• QMLが従来のMLよりも優れている例があることを知っても驚くことではありません。ここで、私の質問は、なぜこれが当てはまるのかということです。量子体制に移行すると、パフォーマンスはどのように向上しますか？

Answer 1

これらのリソースを確認してください。それはQMLは、将来的にあることが判明参照する方法を示しAIのためのIBM Qを。

量子に触発されたアルゴリズムの場合、データセットが特定の条件を満たす場合、従来のアプローチよりも優れている可能性があります。実際の量子に触発されたアルゴリズムを参照してください。