論文の概要: A Multi-Scale Tensor Network Architecture for Classification and Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08286v1
• Date: Wed, 22 Jan 2020 21:26:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:22:47.641647
• Title: A Multi-Scale Tensor Network Architecture for Classification and Regression
• Title（参考訳）: 分類と回帰のためのマルチスケールテンソルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Justin Reyes, Miles Stoudenmire
• Abstract要約: テンソルネットワークを用いた教師あり学習のためのアルゴリズムを提案する。 我々はウェーブレット変換の連続を通して粗粒化によってデータを前処理するステップを採用する。 ネットワークを通しての細粒化がモデルの初期化にどのように利用されるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an algorithm for supervised learning using tensor networks, employing a step of preprocessing the data by coarse-graining through a sequence of wavelet transformations. We represent these transformations as a set of tensor network layers identical to those in a multi-scale entanglement renormalization ansatz (MERA) tensor network, and perform supervised learning and regression tasks through a model based on a matrix product state (MPS) tensor network acting on the coarse-grained data. Because the entire model consists of tensor contractions (apart from the initial non-linear feature map), we can adaptively fine-grain the optimized MPS model backwards through the layers with essentially no loss in performance. The MPS itself is trained using an adaptive algorithm based on the density matrix renormalization group (DMRG) algorithm. We test our methods by performing a classification task on audio data and a regression task on temperature time-series data, studying the dependence of training accuracy on the number of coarse-graining layers and showing how fine-graining through the network may be used to initialize models with access to finer-scale features.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワークを用いた教師あり学習のためのアルゴリズムを提案し、ウェーブレット変換の連続を通して粗粒化によってデータを前処理するステップを用いる。 これらの変換は, マルチスケールエンタングルメント再正規化アンサッツ(MERA)テンソルネットワークと同一のテンソルネットワーク層として表現し, 粗粒データに作用する行列積状態(MPS)テンソルネットワークに基づくモデルを用いて, 教師付き学習および回帰タスクを行う。 モデル全体がテンソル収縮(初期非線形特徴写像を除く)で構成されているため、最適化されたMPSモデルを本質的に性能を損なうことなく、下位の層を適応的に微粒化することができる。 MPS自体は、密度行列再正規化群(DMRG)アルゴリズムに基づく適応アルゴリズムを用いて訓練される。 本研究では,音響データに基づく分類タスクと,温度時系列データに対する回帰タスクを行ない,粗粒層数に対するトレーニング精度の依存性を検証し,ネットワークを介して細粒化がモデルの初期化にどのように役立つかを示す。

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