論文の概要: Scrambling Ability of Quantum Neural Networks Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07698v1
• Date: Mon, 16 Nov 2020 02:50:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-23 23:55:16.079888
• Title: Scrambling Ability of Quantum Neural Networks Architectures
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークアーキテクチャのスクランブル能力
• Authors: Yadong Wu, Pengfei Zhang, and Hui Zhai
• Abstract要約: 本稿では,高い学習効率で量子ニューラルネットワークを構築するための一般的な原理を提案する。 我々は,演算子サイズの増大による量子情報の揺らぎを特徴付ける。 この量は、このアーキテクチャの学習効率と正の相関関係があることを論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.235187141547713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this letter we propose a general principle for how to build up a quantum neural network with high learning efficiency. Our stratagem is based on the equivalence between extracting information from input state to readout qubit and scrambling information from the readout qubit to input qubits. We characterize the quantum information scrambling by operator size growth, and by Haar random averaging over operator sizes, we propose an averaged operator size to describe the information scrambling ability for a given quantum neural network architectures, and argue this quantity is positively correlated with the learning efficiency of this architecture. As examples, we compute the averaged operator size for several different architectures, and we also consider two typical learning tasks, which are a regression task of a quantum problem and a classification task on classical images, respectively. In both cases, we find that, for the architecture with a larger averaged operator size, the loss function decreases faster or the prediction accuracy in the testing dataset increases faster as the training epoch increases, which means higher learning efficiency. Our results can be generalized to more complicated quantum versions of machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高い学習効率で量子ニューラルネットワークを構築するための一般的な原理を提案する。 我々の戦略は、入力状態から読み出しキュービットへの情報抽出と読み出しキュービットから入力キュービットへの情報のスクランブルの等価性に基づいている。 本稿では,演算子サイズの増大による量子情報のスクランブルを特徴付け,演算子サイズの平均化により,与えられた量子ニューラルネットワークアーキテクチャにおける情報スクランブル能力を記述する平均演算子サイズを提案し,この量とこのアーキテクチャの学習効率との正の相関を論じる。 例として、いくつかの異なるアーキテクチャにおける平均演算子サイズを計算し、量子問題の回帰タスクである2つの典型的な学習タスクと古典画像の分類タスクについても検討する。 どちらの場合も、平均演算子サイズが大きいアーキテクチャの場合、損失関数はより速く減少し、トレーニングエポックの増加とともにテストデータセットの予測精度が向上し、学習効率が向上する。 この結果は、より複雑な機械学習アルゴリズムの量子バージョンに一般化することができる。

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