論文の概要: Quantum Annealing Formulation for Binary Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02751v1
• Date: Mon, 5 Jul 2021 03:20:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 09:45:03.708491
• Title: Quantum Annealing Formulation for Binary Neural Networks
• Title（参考訳）: 2元ニューラルネットワークの量子アニーリング定式化
• Authors: Michele Sasdelli and Tat-Jun Chin
• Abstract要約: 本研究では、リソース制約のあるデバイスを意図した軽量で強力なモデルであるバイナリニューラルネットワークについて検討する。 トレーニング問題に対する2次非制約バイナリ最適化の定式化を考案する。 問題は難解であり、すなわち、二分重みを推定するコストはネットワークサイズと指数関数的にスケールするが、どのようにして問題を量子アニール器に直接最適化できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.99969857118534
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum annealing is a promising paradigm for building practical quantum computers. Compared to other approaches, quantum annealing technology has been scaled up to a larger number of qubits. On the other hand, deep learning has been profoundly successful in pushing the boundaries of AI. It is thus natural to investigate potentially game changing technologies such as quantum annealers to augment the capabilities of deep learning. In this work, we explore binary neural networks, which are lightweight yet powerful models typically intended for resource constrained devices. Departing from current training regimes for binary networks that smooth/approximate the activation functions to make the network differentiable, we devise a quadratic unconstrained binary optimization formulation for the training problem. While the problem is intractable, i.e., the cost to estimate the binary weights scales exponentially with network size, we show how the problem can be optimized directly on a quantum annealer, thereby opening up to the potential gains of quantum computing. We experimentally validated our formulation via simulation and testing on an actual quantum annealer (D-Wave Advantage), the latter to the extent allowable by the capacity of current technology.
• Abstract（参考訳）: 量子アニールは実用的な量子コンピュータを構築する上で有望なパラダイムである。 他のアプローチと比較して、量子アニーリング技術はより多くの量子ビットに拡大されている。 一方で、ディープラーニングは、aiの境界を押し上げる上で大きな成功を収めています。 したがって、深層学習の能力を高めるために量子アニールのような潜在的に変化する技術を調べることは自然である。 本研究では,リソース制約のあるデバイスを対象とした軽量かつ強力なモデルであるバイナリニューラルネットワークについて検討する。 活性化関数を滑らかに近似してネットワークを微分可能とするバイナリネットワークの現在のトレーニングレジームから脱却し、トレーニング問題に対する二次的非拘束型バイナリ最適化定式化を考案する。 この問題は難解であり、すなわち、二元重みを推定するコストはネットワークサイズによって指数関数的にスケールするが、量子アニーラに直接最適化する方法を示し、量子コンピューティングの潜在的な利益に開放する。 我々は,現在の技術の容量で許容できる程度まで,実際の量子アニール (D-Wave Advantage) のシミュレーションと試験により,我々の定式化を実験的に検証した。

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