講演情報
[9p-N304-12]NISQデバイスへの時間遅延量子極限学習マシンの実装と時系列予測性能の検討
〇川名部 美桜1、金刺 拓海1、津嘉⼭ ⼤輔1、⽩樫 淳⼀1、渋谷 哲朗2、今井 浩2 (1.東京農工大、2.東京⼤)
キーワード：
ゲート型量子計算機、量子機械学習、時系列データ
量子計算機による時系列予測は高精度な予測が期待される一方で、量子回路の深さが時系列長に依存する課題がある。これまで我々は、時系列長によらず量子回路の深さが一定である新手法TD-QELMを提案した。本研究では、NISQデバイス上に本手法を実装し、その予測性能を従来手法と比較することで、本手法の有用性を検討した。