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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2022
  4. 2022-QS-005

A general VC dimension upper bound for quantum circuit learning

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217652
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217652
9252218f-be03-4219-8c9c-6652d4ebf2c1
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS22005030.pdf IPSJ-QS22005030.pdf (677.6 kB)
The copyright of this material belongs to the author.
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-03-17
タイトル
タイトル A general VC dimension upper bound for quantum circuit learning
タイトル
言語 en
タイトル A general VC dimension upper bound for quantum circuit learning
言語
言語 eng
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
Grid Inc.
著者所属
Grid Inc.
著者所属
Grid Inc./Engineering department, The University of Electro-Communications
著者所属
Engineering department, The University of Electro-Communications/i-PERC, The University of Electro-Communications
著者所属
Engineering department, The University of Electro-Communications/i-PERC, The University of Electro-Communications/Grid Inc.
著者所属(英)
en
Grid Inc.
著者所属(英)
en
Grid Inc.
著者所属(英)
en
Grid Inc. / Engineering department, The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
Engineering department, The University of Electro-Communications / i-PERC, The University of Electro-Communications
著者所属(英)
en
Engineering department, The University of Electro-Communications / i-PERC, The University of Electro-Communications / Grid Inc.
著者名 Chih-Chieh, Chen

× Chih-Chieh, Chen

Chih-Chieh, Chen

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Masaru, Sogabe

× Masaru, Sogabe

Masaru, Sogabe

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Kodai, Shiba

× Kodai, Shiba

Kodai, Shiba

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Katsuyoshi, Sakamoto

× Katsuyoshi, Sakamoto

Katsuyoshi, Sakamoto

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Tomah, Sogabe

× Tomah, Sogabe

Tomah, Sogabe

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著者名(英) Chih-Chieh, Chen

× Chih-Chieh, Chen

en Chih-Chieh, Chen

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Masaru, Sogabe

× Masaru, Sogabe

en Masaru, Sogabe

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Kodai, Shiba

× Kodai, Shiba

en Kodai, Shiba

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Katsuyoshi, Sakamoto

× Katsuyoshi, Sakamoto

en Katsuyoshi, Sakamoto

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Tomah, Sogabe

× Tomah, Sogabe

en Tomah, Sogabe

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 Previously we established a VC dimension upper bound for ”encoding-first” quantum circuits, where the input layer is the first layer of the circuit. In this report, we prove a general VC dimension upper bound for quantum circuit learning including ”data re-uploading” circuits, where the input gates can be single qubit rotations anywhere in the circuit. We discuss the properties of the bound and some other considerations.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Previously we established a VC dimension upper bound for ”encoding-first” quantum circuits, where the input layer is the first layer of the circuit. In this report, we prove a general VC dimension upper bound for quantum circuit learning including ”data re-uploading” circuits, where the input gates can be single qubit rotations anywhere in the circuit. We discuss the properties of the bound and some other considerations.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12894105
書誌情報 量子ソフトウェア(QS)

巻 2022-QS-5, 号 30, p. 1-5, 発行日 2022-03-17
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2435-6492
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 14:38:47.816678
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