論文の概要: Pruning a restricted Boltzmann machine for quantum state reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03676v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 17:58:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-12 05:31:42.822192
• Title: Pruning a restricted Boltzmann machine for quantum state reconstruction
• Title（参考訳）: 量子状態再構成のための制限ボルツマンマシンのpruning
• Authors: Anna Golubeva and Roger G. Melko
• Abstract要約: RBMにおける波動関数表現の圧縮方法として,等級に基づくプルーニングについて検討する。 刈り取りはRBM重量の総数を削減することができるが, 復元精度が低下し始める閾値はモデルの位相によって大きく異なる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0712335337791288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Restricted Boltzmann machines (RBMs) have proven to be a powerful tool for learning quantum wavefunction representations from qubit projective measurement data. Since the number of classical parameters needed to encode a quantum wavefunction scales rapidly with the number of qubits, the ability to learn efficient representations is of critical importance. In this paper we study magnitude-based pruning as a way to compress the wavefunction representation in an RBM, focusing on RBMs trained on data from the transverse-field Ising model in one dimension. We find that pruning can reduce the total number of RBM weights, but the threshold at which the reconstruction accuracy starts to degrade varies significantly depending on the phase of the model. In a gapped region of the phase diagram, the RBM admits pruning over half of the weights while still accurately reproducing relevant physical observables. At the quantum critical point however, even a small amount of pruning can lead to significant loss of accuracy in the physical properties of the reconstructed quantum state. Our results highlight the importance of tracking all relevant observables as their sensitivity varies strongly with pruning. Finally, we find that sparse RBMs are trainable and discuss how a successful sparsity pattern can be created without pruning.
• Abstract（参考訳）: 制限ボルツマンマシン(RBM)は、キュービット射影測定データから量子波動関数表現を学習するための強力なツールであることが証明されている。 量子波動関数のエンコードに必要な古典的パラメータの数は、量子ビット数で急速にスケールするので、効率的な表現を学習する能力は極めて重要である。 本稿では, RBMにおける波動関数表現を圧縮する手段として, 1次元の逆場イジングモデルからトレーニングしたRBMに着目し, 等級に基づくプルーニングについて検討する。 プルーニングは, rbm重量の総数を減少させるが, 復元精度が低下する閾値は, モデルの位相によって大きく異なることがわかった。 位相図のギャップのある領域では、RBMは関連する物理観測物を正確に再現しながら重量の半分以上を刈り取ることを認めている。 しかし、量子臨界点において、少量のプルーニングでさえ、再構成された量子状態の物理的性質の精度が著しく低下する可能性がある。 以上の結果から, 刈り込みの感度が強く異なるため, 関連する観測対象の追跡の重要性が示唆された。 最後に, スパース RBM は訓練可能であり, 刈り取らずにスパースパターンをどのように生成できるかを議論する。

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