論文の概要: Training Hybrid Classical-Quantum Classifiers via Stochastic Variational Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08629v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 10:30:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 14:59:24.544669
• Title: Training Hybrid Classical-Quantum Classifiers via Stochastic Variational Optimization
• Title（参考訳）: 確率的変分最適化によるハイブリッド古典量子分類器の訓練
• Authors: Ivana Nikoloska, and Osvaldo Simeone
• Abstract要約: 量子機械学習は、短期量子デバイスの潜在的な実用的応用として登場した。 本研究では、一般化線形モデル(英語版)(QGLM)を実装した量子ニューロンの第1層に、第2の古典的合成層が続く2層ハイブリッド古典量子分類器について検討する。 実験は、QGLMニューロンによって実装された様々な活性化関数に対するアプローチの利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.562122826341266
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning has emerged as a potential practical application of near-term quantum devices. In this work, we study a two-layer hybrid classical-quantum classifier in which a first layer of quantum stochastic neurons implementing generalized linear models (QGLMs) is followed by a second classical combining layer. The input to the first, hidden, layer is obtained via amplitude encoding in order to leverage the exponential size of the fan-in of the quantum neurons in the number of qubits per neuron. To facilitate implementation of the QGLMs, all weights and activations are binary. While the state of the art on training strategies for this class of models is limited to exhaustive search and single-neuron perceptron-like bit-flip strategies, this letter introduces a stochastic variational optimization approach that enables the joint training of quantum and classical layers via stochastic gradient descent. Experiments show the advantages of the approach for a variety of activation functions implemented by QGLM neurons.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、短期量子デバイスの潜在的な実用的応用として登場した。 本研究では、一般化線形モデル(qglms)を実装した量子確率ニューロンの第1層を第2古典結合層に追従する2層ハイブリッド古典量子分類器について検討する。 第1の隠れ層への入力は、ニューロン当たりの量子ビット数における量子ニューロンのファンインの指数的大きさを活用するために振幅符号化によって得られる。 QGLMの実装を容易にするために、すべての重みとアクティベーションはバイナリである。 このタイプのモデルのトレーニング戦略に関する技術の現状は、徹底的な探索と単一ニューロンパーセプトロンのようなビットフリップ戦略に限られるが、このレターでは、確率勾配による量子層と古典層の共同トレーニングを可能にする確率的変動最適化手法を導入する。 実験は、QGLMニューロンによって実装された様々な活性化関数に対するアプローチの利点を示す。

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