量子カーネル法の弱点を克服する「McQuack」——学習可能・多クラス対応・線形スケーリングを実現
要約
McQuackは、量子カーネル法の3つの弱点（データ数に対する2乗の計算量、固定カーネル、多クラス非対応）を、クラス代表点との学習可能な類似度計算に置き換えることで克服する手法です。IBM実機124量子ビット・150超のデータセットで検証され、シミュレーションでは既存量子手法を上回り、バレンプラトーの兆候も観測されませんでした。
