はじめに

量子コンピュータを使用してできる機械学習には既存アルゴリズムの高速化や新しい知見、新しいアルゴリズム、組み合わせ最適化問題、サンプリングなど多岐にわたる方法がすでに提案されています。本勉強会の中でもたくさんみてきましたが、さらにそれら全体を見渡しながら傾向や方法を見直していきたいと思います。

参考

参考の一つとして英語のwikipediaのquantum machine learningをみてみたいと思います。

Quantum machine learning
https://en.wikipedia.org/wiki/Quantum_machine_learning

上記参考の一例

1.1 Linear algebra simulation with quantum amplitudes
1.2 Quantum machine learning algorithms based on Grover search
1.3 Quantum-enhanced reinforcement learning
1.4 Quantum sampling techniques
1.5 Quantum neural networks

上記を中心に他のアルゴリズムもありますので全体を見てみたいと思います。

万が一

もしかしたらnatureのquantum machine learningの論文を読む時間があればみてみたいと思います。。。

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場所について

本郷三丁目を予定しています。