Einfluss von Embedding Methoden auf Generalisierbarkeit in Quantum Machine Learning

Einfluss von Embedding Methoden auf Generalisierbarkeit in Quantum Machine Learning

Abstract:

Quantum Machine Learning ist ein vielversprechendes Anwendungsgebiet für Quantum Computer. Um aber reale Vorteile gegenüber klassischen Computern zu sehen, benö- tigt es ausgereifte Quantum Grundlagen. Ein Grundbaustein von Quantum Computern sind Embeddings, welche reelle Daten in Quantum Daten umwandeln. In dieser Arbeit stehen der Einfluss verschiedener Embedding-Methoden auf die ”Qualität” eines Quantum Machine Learning Modells im Mittelpunkt. Da der Fokus auf diesen Embeddings liegt, werden Modell und Quantum Circuit simpel gehalten. Sie lösen ein binäres Klassifikationsproblem. Dennoch ist auch das Zusammenspiel von bestimmten Embeddings mit verschiedenen Circuits von Interesse und darauf wird in dieser Arbeit knapp eingegangen. Da in der Literatur bereits viel zu den Embedding-Methoden ”Angle-Embedding” und ”Amplitude-Embedding” existiert, fokussiert diese Arbeit auch auf andere Embedding- Methoden aus der Literatur. Zum Bestimmen der Qualität eines Modells untersuchten wir die Generalisierbarkeit. Dazu wurden verschiedene Maße aus dem klassischen Machine Learning verwendet. Es konnte zwar die Frage nach einem besten Embedding nicht beantwortet werden, dennoch konnten interessante Erkenntnisse zu den Auswirkungen der Embeddings bei unterschiedlichen Datensätzen gewonnen werden.

Autor/in:

Steffen Brandenburg

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht August 2023 | Copyright © QAR-Lab
Anfragen zu dieser Arbeit an die Betreuer