論文の概要: Variational inference with a quantum computer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.06720v1
• Date: Thu, 11 Mar 2021 15:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-12 14:36:29.393712
• Title: Variational inference with a quantum computer
• Title（参考訳）: 量子コンピュータを用いた変分推論
• Authors: Marcello Benedetti, Brian Coyle, Mattia Fiorentini, Michael Lubasch, Matthias Rosenkranz
• Abstract要約: 推論(inference)は、関連する変数の観測から、観察されない変数に関する結論を導くタスクである。 確率分布は、観測されていない変数に対する後方分布を近似するために最適化される。 本研究では,離散変数上の変分分布として量子ボーンマシンを提案する。
• 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: Inference is the task of drawing conclusions about unobserved variables given observations of related variables. Applications range from identifying diseases from symptoms to classifying economic regimes from price movements. Unfortunately, performing exact inference is intractable in general. One alternative is variational inference, where a candidate probability distribution is optimized to approximate the posterior distribution over unobserved variables. For good approximations a flexible and highly expressive candidate distribution is desirable. In this work, we propose quantum Born machines as variational distributions over discrete variables. We apply the framework of operator variational inference to achieve this goal. In particular, we adopt two specific realizations: one with an adversarial objective and one based on the kernelized Stein discrepancy. We demonstrate the approach numerically using examples of Bayesian networks, and implement an experiment on an IBM quantum computer. Our techniques enable efficient variational inference with distributions beyond those that are efficiently representable on a classical computer.
• Abstract（参考訳）: 推論(inference)は、関連する変数の観測から、観察されない変数に関する結論を導くタスクである。 応用は、症状から病気を識別することから、価格変動から経済体制を分類することまで様々である。 残念ながら、正確な推論の実行は一般的には難しい。 確率分布は、観測されていない変数に対する後方分布を近似するために最適化される。 良好な近似を得るためには、柔軟で表現性の高い候補分布が望ましい。 本研究では,離散変数上の変分分布として量子ボーンマシンを提案する。 この目的を達成するために演算子変分推論の枠組みを適用する。 特に,敵意を持ったものと,カーネル化されたスタインの不一致に基づくものという,2つの具体化が採用されている。 ベイジアンネットワークの例を用いて,この手法を数値的に実証し,IBM量子コンピュータ上で実験を行う。 提案手法は,従来のコンピュータ上で効率よく表現可能な分布を用いた効率的な変分推定を可能にする。

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