論文の概要: Robustness Verification of Quantum Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07230v2
• Date: Mon, 31 May 2021 15:59:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 04:28:06.893352
• Title: Robustness Verification of Quantum Classifiers
• Title（参考訳）: 量子分類器のロバスト性検証
• Authors: Ji Guan, Wang Fang, and Mingsheng Ying
• Abstract要約: 我々は、雑音に対する量子機械学習アルゴリズムの検証と解析のための正式なフレームワークを定義する。 堅牢な境界が導出され、量子機械学習アルゴリズムが量子トレーニングデータに対して堅牢であるか否かを確認するアルゴリズムが開発された。 我々のアプローチはGoogleのQuantum分類器に実装されており、ノイズの小さな乱れに関して量子機械学習アルゴリズムの堅牢性を検証することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3534683694551501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several important models of machine learning algorithms have been successfully generalized to the quantum world, with potential speedup to training classical classifiers and applications to data analytics in quantum physics that can be implemented on the near future quantum computers. However, quantum noise is a major obstacle to the practical implementation of quantum machine learning. In this work, we define a formal framework for the robustness verification and analysis of quantum machine learning algorithms against noises. A robust bound is derived and an algorithm is developed to check whether or not a quantum machine learning algorithm is robust with respect to quantum training data. In particular, this algorithm can find adversarial examples during checking. Our approach is implemented on Google's TensorFlow Quantum and can verify the robustness of quantum machine learning algorithms with respect to a small disturbance of noises, derived from the surrounding environment. The effectiveness of our robust bound and algorithm is confirmed by the experimental results, including quantum bits classification as the "Hello World" example, quantum phase recognition and cluster excitation detection from real world intractable physical problems, and the classification of MNIST from the classical world.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムのいくつかの重要なモデルが量子世界への一般化に成功し、古典的分類器の訓練と、近い将来の量子コンピュータに実装可能な量子物理学のデータ分析への応用への潜在的なスピードアップが実現されている。 しかし、量子ノイズは量子機械学習の実践的な実装にとって大きな障害である。 本研究では,雑音に対する量子機械学習アルゴリズムの堅牢性検証と解析のための公式なフレームワークを定義する。 堅牢な境界が導出され、量子機械学習アルゴリズムが量子トレーニングデータに対して堅牢であるか否かを確認するアルゴリズムが開発された。 特に、このアルゴリズムはチェック中に逆の例を見つけることができる。 我々のアプローチはGoogleのTensorFlow Quantumに実装されており、周辺環境から派生したノイズの小さな乱れに対する量子機械学習アルゴリズムの堅牢性を検証することができる。 このアルゴリズムの有効性は,量子ビットの「hello world」例としての分類,実世界の難解な物理問題からの量子位相認識とクラスタ励起検出,古典的世界からのmnistの分類など,実験結果によって確認されている。

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