論文の概要: Variational Neural Annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10154v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 15:06:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 18:54:17.000571
• Title: Variational Neural Annealing
• Title（参考訳）: 変性神経アニーリング
• Authors: Mohamed Hibat-Allah, Estelle M. Inack, Roeland Wiersema, Roger G. Melko, Juan Carrasquilla
• Abstract要約: 本研究では, 変動原理に基づく自己回帰的枠組みを用いて, 基底状態解を探索できることを示した。 この手順をいくつかの原型スピンハミルトニアンの古典的および量子的な設定で実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0545059308755853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important challenges in science and technology can be cast as optimization problems. When viewed in a statistical physics framework, these can be tackled by simulated annealing, where a gradual cooling procedure helps search for groundstate solutions of a target Hamiltonian. While powerful, simulated annealing is known to have prohibitively slow sampling dynamics when the optimization landscape is rough or glassy. Here we show that by generalizing the target distribution with a parameterized model, an analogous annealing framework based on the variational principle can be used to search for groundstate solutions. Modern autoregressive models such as recurrent neural networks provide ideal parameterizations since they can be exactly sampled without slow dynamics even when the model encodes a rough landscape. We implement this procedure in the classical and quantum settings on several prototypical spin glass Hamiltonians, and find that it significantly outperforms traditional simulated annealing in the asymptotic limit, illustrating the potential power of this yet unexplored route to optimization.
• Abstract（参考訳）: 科学技術における多くの重要な課題を最適化問題とみなすことができる。 統計物理学の枠組みで見ると、これらは漸進冷却法がターゲットハミルトニアンの基底状態解を探索するのに役立つシミュレート・アニーリングによって取り組まれる。 強力なシミュレーションアニールは、最適化ランドスケープが粗い場合やガラス質の場合、サンプリングダイナミクスが著しく遅くなることが知られている。 ここでは, 対象分布をパラメータ化されたモデルで一般化することで, 変分原理に基づく類似のアニーリングフレームワークを用いて基底状態解を探索できることを示す。 リカレントニューラルネットワークなどの現代の自動回帰モデルは、モデルが荒い風景をエンコードしても、スローダイナミクスなしで正確にサンプリングできるため、理想的なパラメータ化を提供します。 この手順は、いくつかの原型スピンガラスハミルトン上の古典的および量子的設定で実行し、この最適化への未探索のルートの潜在的な力を示す、無症状限界における従来のシミュレートアニールを大幅に上回っていることを発見します。

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