論文の概要: Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08770v3
- Date: Thu, 11 May 2023 12:14:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-12 19:17:01.538362
- Title: Generalization Metrics for Practical Quantum Advantage in Generative
Models
- Title（参考訳）: 生成モデルにおける量子アドバンテージの一般化指標
- Authors: Kaitlin Gili, Marta Mauri, Alejandro Perdomo-Ortiz
- Abstract要約: 生成モデリングは量子コンピュータにとって広く受け入れられている自然のユースケースである。
我々は,アルゴリズムの一般化性能を計測して,生成モデリングのための実用的な量子優位性を探索する,単純で曖昧な手法を構築した。
シミュレーションの結果、我々の量子にインスパイアされたモデルは、目に見えない、有効なサンプルを生成するのに、最大で68倍の費用がかかります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As the quantum computing community gravitates towards understanding the
practical benefits of quantum computers, having a clear definition and
evaluation scheme for assessing practical quantum advantage in the context of
specific applications is paramount. Generative modeling, for example, is a
widely accepted natural use case for quantum computers, and yet has lacked a
concrete approach for quantifying success of quantum models over classical
ones. In this work, we construct a simple and unambiguous approach to probe
practical quantum advantage for generative modeling by measuring the
algorithm's generalization performance. Using the sample-based approach
proposed here, any generative model, from state-of-the-art classical generative
models such as GANs to quantum models such as Quantum Circuit Born Machines,
can be evaluated on the same ground on a concrete well-defined framework. In
contrast to other sample-based metrics for probing practical generalization, we
leverage constrained optimization problems (e.g., cardinality-constrained
problems) and use these discrete datasets to define specific metrics capable of
unambiguously measuring the quality of the samples and the model's
generalization capabilities for generating data beyond the training set but
still within the valid solution space. Additionally, our metrics can diagnose
trainability issues such as mode collapse and overfitting, as we illustrate
when comparing GANs to quantum-inspired models built out of tensor networks.
Our simulation results show that our quantum-inspired models have up to a $68
\times$ enhancement in generating unseen unique and valid samples compared to
GANs, and a ratio of 61:2 for generating samples with better quality than those
observed in the training set. We foresee these metrics as valuable tools for
rigorously defining practical quantum advantage in the domain of generative
modeling.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのコミュニティは、量子コンピュータの実用的利点を理解することに向かっているため、特定の応用の文脈において、実用的な量子優位性を評価するための明確な定義と評価スキームを持つことが最重要である。
例えば、生成モデリングは量子コンピュータにおいて広く受け入れられている自然のユースケースであり、古典的モデルよりも量子モデルの成功を定量化するための具体的なアプローチを欠いている。
本研究では,アルゴリズムの一般化性能を測定することにより,生成モデルにおける実用的量子アドバンテージを調べるための,単純かつ曖昧な手法を構築した。
ここで提案したサンプルベースアプローチにより、gansのような最先端の古典的生成モデルから量子回路生まれのマシンのような量子モデルまで、任意の生成モデルが、具体的よく定義されたフレームワーク上で同じ基盤上で評価できる。
他のサンプルベースのメトリクスとは対照的に、制約付き最適化問題(例えば、濃度制限された問題)を利用し、これらの離散データセットを使用して、サンプルの品質を曖昧に測定できる特定のメトリクスと、トレーニングセットを越えてデータを生成するためのモデルの一般化能力を定義する。
さらに、我々のメトリクスは、テンソルネットワークで構築された量子インスパイアされたモデルとGANを比較したときに示すように、モード崩壊やオーバーフィッティングといったトレーニング可能性の問題を診断することができる。
シミュレーション結果から,我々の量子インスパイアされたモデルでは,gansと比較して,識別不能で有効なサンプルを生成する場合,最大68 \times$向上し,トレーニングセットで観察されたものよりも品質の良いサンプルを生成する場合,61:2の比率を示した。
生成モデリングの領域における実用的な量子優位性を厳格に定義するための貴重なツールとして,これらの指標を予想する。
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