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: 翻訳完了
• 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。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Training-efficient density quantum machine learning [2.918930150557355]
  量子機械学習は強力でフレキシブルで効率的にトレーニング可能なモデルを必要とする。 トレーニング可能なユニタリの集合にランダム化を組み込んだ学習モデルである密度量子ニューラルネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T16:40:28Z)
• End-to-End Quantum Vision Transformer: Towards Practical Quantum Speedup in Large-Scale Models [20.72342380227143]
  本稿では、革新的な量子残差接続技術を含む、エンドツーエンドの量子ビジョン変換器(QViT)を紹介する。 QViTの徹底的な分析により、理論上指数関数的複雑性と経験的スピードアップが明らかとなり、量子コンピューティングアプリケーションにおけるモデルの効率性とポテンシャルが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T08:12:02Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
  本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。 量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。 実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z)
• Quantum HyperNetworks: Training Binary Neural Networks in Quantum Superposition [16.1356415877484]
  量子コンピュータ上でバイナリニューラルネットワークをトレーニングするメカニズムとして量子ハイパーネットを導入する。 提案手法は, 最適パラメータ, ハイパーパラメータ, アーキテクチャ選択を, 分類問題に対する高い確率で効果的に発見できることを示す。 私たちの統合されたアプローチは、機械学習の分野における他のアプリケーションにとって大きなスコープを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T20:06:48Z)
• Quantum neural networks force fields generation [0.0]
  量子ニューラルネットワークアーキテクチャを設計し、複雑性が増大するさまざまな分子に適用することに成功しています。 量子モデルは古典的なモデルに対してより大きな有効次元を示し、競争性能に達することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T12:10:09Z)
• The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning [84.33745072274942]
  線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。 ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
• Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation [93.06926114985761]
  超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。 我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z)
• Quantum implementation of an artificial feed-forward neural network [0.0]
  本研究では,最先端の超伝導量子プロセッサ上に実装された人工フィードフォワードニューラルネットワークを実験的に実現した。 このネットワークは量子人工ニューロンで構成されており、記憶容量の潜在的な利点を個別に示す。 このネットワークは、古典的な制御か、完全に一貫性のある方法で等価に動作可能であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-28T16:49:19Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。