Quantum Kernel方法是量子机器学习的关键方法之一，这具有不需要优化的优点，并且具有理论简单。凭借这些属性，到目前为止已经开发了几种实验演示和对潜在优势的讨论。但是，正如古典机器学习所在的情况一样，并非所有量子机器学习模型都可以被视为内核方法。在这项工作中，我们探讨了具有深层参数化量子电路的量子机器学习模型，旨在超出传统量子核法。在这种情况下，预计表示功率和性能将得到增强，而培训过程可能是丢储Plateaus问题的瓶颈。然而，我们发现，在训练期间，深度足够的量子电路的参数不会从其初始值中移动到初始值，从而允许一阶扩展参数。这种行为类似于经典文献中的神经切线内核，并且可以通过另一个紧急内核，量子切线内核来描述这种深度变化量子机器学习。数值模拟表明，所提出的Quantum切线内核优于传统的Quantum核心核对ANSATZ生成的数据集。该工作提供了超出传统量子内核法的新方向，并探讨了用深层参数化量子电路的量子机器学习的潜在力量。
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FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.
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We propose a classical-quantum hybrid algorithm for machine learning on near-term quantum processors, which we call quantum circuit learning. A quantum circuit driven by our framework learns a given task by tuning parameters implemented on it. The iterative optimization of the parameters allows us to circumvent the high-depth circuit. Theoretical investigation shows that a quantum circuit can approximate nonlinear functions, which is further confirmed by numerical simulations. Hybridizing a low-depth quantum circuit and a classical computer for machine learning, the proposed framework paves the way toward applications of near-term quantum devices for quantum machine learning.
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We consider the estimation of average treatment effects in observational studies without the standard assumption of unconfoundedness. We propose a new framework of robust causal inference under the general observational study setting with the possible existence of unobserved confounders. Our approach is based on the method of distributionally robust optimization and proceeds in two steps. We first specify the maximal degree to which the distribution of unobserved potential outcomes may deviate from that of obsered outcomes. We then derive sharp bounds on the average treatment effects under this assumption. Our framework encompasses the popular marginal sensitivity model as a special case and can be extended to the difference-in-difference and regression discontinuity designs as well as instrumental variables. Through simulation and empirical studies, we demonstrate the applicability of the proposed methodology to real-world settings.
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我们提供了最大的公开词典，其中包括贝叶斯改进的姓氏地理编码（BISG），以归纳种族和种族的目的。词典基于六个南部州的选民档案，这些档案是在选民注册后收集自我报告的种族数据的。我们的数据涵盖了比任何可比数据集更大的名称范围，其中包含大约100万个名字，110万个中间名和140万个姓氏。个人被归类为五个相互排斥的种族和种族 - 白人，黑人，西班牙裔，亚洲和其他种族 - 每个词典中的每个名称都为种族/种族计数提供了名称。然后可以按列表或列的标准化计数，以获取给定名称或名称的种族的条件概率。然后可以将这些条件概率部署在数据分析任务中，以实现真相和种族数据的基础分析任务。
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地面运动预测方程通常用于预测地震强度分布。但是，将这种方法应用于受地下板结构影响的地震分布并不容易，这通常称为异常地震分布。这项研究提出了使用神经网络进行回归和分类方法的混合体。提出的模型将分布视为二维数据，如图像。我们的方法可以准确预测地震强度分布，甚至异常分布。
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人类可以从语言描述中获取新颖的视觉概念知识，因此我们使用少量图像分类任务来研究机器学习模型是否可以具有此功能。我们提出的模型Lide（从图像和描述中学习）具有文本解码器来生成描述和文本编码器，以获取机器或用户生成的描述的文本表示。我们证实，带有机器生成的描述的LIDE优于基线模型。此外，通过高质量的用户生成的描述进一步提高了性能。生成的描述可以看作是模型预测的解释，我们观察到这种解释与预测结果一致。我们还研究了为什么语言描述通过比较图像表示形式和特征空间中的文本表示来改善了几张图像分类性能。
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即使在医学和公共政策等高风险设置中，数据驱动的决策也起着重要作用。从观察到的数据中学习最佳策略需要仔细制定效用函数，该功能的期望值在人群中最大化。尽管研究人员通常使用仅依赖于观察到的结果的实用程序，但在许多情况下，决策者的效用函数的特征是所有动作下的潜在结果集合。例如，``不伤害''的希波克拉底原则意味着，在未经治疗的情况下生存的患者导致死亡的成本大于预防救生治疗的成本。我们考虑使用此形式的不对称效用功能的最佳政策学习。我们表明，不对称公用事业会导致无法识别的社会福利功能，因此我们首先部分识别它。利用统计决策理论，我们通过最大程度地减少相对于替代政策的最大遗憾来得出最小的决策规则。我们表明，可以通过解决中间分类问题从观察到的数据中学习最小值决策规则。我们还确定，此过程的有限样本遗憾是由这些中间分类器的错误分类率界定的。我们将此概念框架和方法应用于有关是否使用肺高血压患者是否使用正确的心脏导管插入术的决定。
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个人种族和种族的预测在种族差异研究中起着重要作用。贝叶斯改进的姓氏地理编码（BISG）依赖于详细的人口普查信息，已成为该预测任务的主要方法。不幸的是，BISG遭受了两个数据问题。首先，人口普查通常在这些组成员居住的位置的少数群体中含量为零。其次，人口普查数据中缺少许多姓氏 - 尤其是少数民族的姓氏。我们引入了完全贝叶斯改进的姓氏地理编码（FBISG）方法，该方法可以通过扩展BISG方法的天真贝叶斯推断来解决人口普查测量误差。我们还使用了从六个有自我报告的种族的南部州的选民文件中获取的最后，第一个和中间名的其他数据。我们的经验验证表明，FBISG方法论和名称补充剂可显着提高种族归纳的准确性，尤其是对于少数民族而言。
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大量标记的医学图像对于准确检测异常是必不可少的，但是手动注释是劳动密集型且耗时的。自我监督学习（SSL）是一种培训方法，可以在没有手动注释的情况下学习特定于数据的功能。在医学图像异常检测中已采用了几种基于SSL的模型。这些SSL方法有效地学习了几个特定特定图像的表示形式，例如自然和工业产品图像。但是，由于需要医学专业知识，典型的基于SSL的模型在医疗图像异常检测中效率低下。我们提出了一个基于SSL的模型，该模型可实现基于解剖结构的无监督异常检测（UAD）。该模型采用解剖学意识粘贴（Anatpaste）增强工具。 Anatpaste采用基于阈值的肺部分割借口任务来在正常的胸部X光片上创建异常，用于模型预处理。这些异常类似于实际异常，并帮助模型识别它们。我们在三个OpenSource胸部X光片数据集上评估了我们的模型。我们的模型在曲线（AUC）下展示了92.1％，78.7％和81.9％的模型，在现有UAD模型中最高。这是第一个使用解剖信息作为借口任务的SSL模型。 Anatpaste可以应用于各种深度学习模型和下游任务。它可以通过修复适当的细分来用于其他方式。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/jun-sato/anatpaste。
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