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Siheon Park (KAIST) Daniel K. Park (Sungkyunkwan University) June-Koo Rhee (KAIST)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
2,030 - 2,034 (5page)

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The previously reported qSVM involves with costly subroutines, which is not suitable for noisy intermediate-scale quantum devices (NISQ). Although Hadamard-test Classifier (HTC) and SWAP-test Classifier (STC) were developed to overcome this problem, they cannot be optimized against complex training samples, performing worse that qSVM. In this work, we propose quantum-classical hybrid variational algorithm for NISQ machines. SVM is transformed to unconstraint problem in this method, which is much more efficient than SVM in terms of number of parameters, required space, and computational complexity. We also present quantum circuits efficient execution fo the algorithm. Finally, we provide numerical analysis with Iris dataset to explain performance with respect to the number of parameters used.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Implementation
Ⅲ. Numerical Simulation
Ⅳ. Conclusion
Reference

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