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量子回路の特徴の視覚化 〜機械学習の応用に向けて〜 - Qiita
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$$ \def\bra#1{\mathinner{\left\langle{#1}\right|}} \def\ket#1{\mathinner{\left|{#1}\right\rangle}... $$ \def\bra#1{\mathinner{\left\langle{#1}\right|}} \def\ket#1{\mathinner{\left|{#1}\right\rangle}} \def\braket#1#2{\mathinner{\left\langle{#1}\middle|#2\right\rangle}} $$ はじめに 量子サポートベクトルマシン(QSVM)は,サポートベクトルマシン(SVM)に量子計算の概念を導入しようというものです. 本記事では,機械学習の分類問題を考えます. QSVMでは量子計算を使うにあたって,各サンプル(古典サンプルと呼びます)を量子回路を用いて量子状態に埋め込む必要があります. 一般的に,「どんな量子回路を用いるかで,分類の精度が変化する」ということが知られています. つまり,量子回路には特有の特徴があると解釈できます. 本記事の目