論文の概要: Assessment of image generation by quantum annealer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08373v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 13:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 13:44:01.653627
• Title: Assessment of image generation by quantum annealer
• Title（参考訳）: 量子アニールによる画像生成の評価
• Authors: Takehito Sato, Masayuki Ohzeki, and Kazuyuki Tanaka
• Abstract要約: 量子アニールは、イジングスピングラス問題の高速サンプリングとしても機能する。 本研究では,生成モデルとしての量子アニールの性能に着目した。
• 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: Quantum annealing was originally proposed as an approach for solving combinatorial optimisation problems using quantum effects. D-Wave Systems has released a production model of quantum annealing hardware. However, the inherent noise and various environmental factors in the hardware hamper the determination of optimal solutions. In addition, the freezing effect in regions with weak quantum fluctuations generates outputs approximately following a Gibbs--Boltzmann distribution at an extremely low temperature. Thus, a quantum annealer may also serve as a fast sampler for the Ising spin-glass problem, and several studies have investigated Boltzmann machine learning using a quantum annealer. Previous developments have focused on comparing the performance in the standard distance of the resulting distributions between conventional methods in classical computers and sampling by a quantum annealer. In this study, we focused on the performance of a quantum annealer as a generative model. To evaluate its performance, we prepared a discriminator given by a neural network trained on an a priori dataset. The evaluation results show a higher performance of quantum annealing compared with the classical approach for Boltzmann machine learning.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールは、量子効果を用いた組合せ最適化問題の解法として提案された。 D-Wave Systemsは量子アニーリングハードウェアの生産モデルをリリースした。 しかし、ハードウェアの固有のノイズとさまざまな環境要因は、最適なソリューションの決定を妨げる。 さらに、弱い量子変動を持つ領域の凍結効果は、極低温でのギブス-ボルツマン分布にほぼ従った出力を生成する。 したがって、量子アニーラはイジングスピングラス問題の高速サンプラーとしても機能し、いくつかの研究は量子アニーラを用いたボルツマン機械学習を調査している。 従来のコンピュータにおける従来の方法と量子アニールによるサンプリングの間での分布の標準距離における性能の比較に焦点が当てられていた。 本研究では,生成モデルとしての量子アニールの性能に着目した。 その性能を評価するために、優先順位データセットで訓練されたニューラルネットワークによって与えられる識別器を用意した。 その結果,ボルツマン機械学習の古典的手法と比較して量子アニーリングの性能が向上した。

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