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Experimental quantum kernel trick with nuclear spins in a solid

机译：实验量子核心核心在坚实的核旋转

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The kernel trick allows us to employ high-dimensional feature space for a machine learning task without explicitly storing features. Recently, the idea of utilizing quantum systems for computing kernel functions using interference has been demonstrated experimentally. However, the dimension of feature spaces in those experiments have been smaller than the number of data, which makes them lose their computational advantage over explicit method. Here we show the first experimental demonstration of a quantum kernel machine that achieves a scheme where the dimension of feature space greatly exceeds the number of data using 1H nuclear spins in solid. The use of NMR allows us to obtain the kernel values with single-shot experiment. We employ engineered dynamics correlating 25 spins which is equivalent to using a feature space with a dimension over 1015. This work presents a quantum machine learning using one of the largest quantum systems to date.
机译：内核技巧允许我们为机器学习任务采用高维特征空间，而无需明确地存储功能。 最近，已经通过实验说明了利用用于使用干扰计算内核功能的量子系统的想法。 然而，这些实验中的特征空间的维度小于数据的数量，这使得它们在显式方法中失去了计算优势。 在这里，我们展示了Quantum Kernel机器的第一实验演示，该实验演示实现了一种方案，其中特征空间的维度大大超过了使用固体1H核旋转的数据数量。 使用NMR允许我们使用单次实验获得内核值。 我们采用工程化动力学关联25个旋转，这相当于使用超过1015的尺寸的特征空间。该工作迄今使用最大量子系统之一呈现了量子机器学习。

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