Fugu-MT 論文翻訳(概要): On-chip QNN: Towards Efficient On-Chip Training of Quantum Neural Networks

論文の概要: On-chip QNN: Towards Efficient On-Chip Training of Quantum Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13239v1
Date: Sat, 26 Feb 2022 22:27:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-03 07:02:08.055987
Title: On-chip QNN: Towards Efficient On-Chip Training of Quantum Neural Networks
Title（参考訳）: オンチップQNN:量子ニューラルネットワークの効率的なオンチップトレーニングを目指して
Authors: Hanrui Wang and Zirui Li and Jiaqi Gu and Yongshan Ding and David Z. Pan and Song Han
Abstract要約: そこで本研究では,パラメータシフトを用いた実践的なQNNトレーニングの実証実験であるOn-chip QNNを提案する。確率的勾配プルーニング(probabilistic gradient pruning)を提案する。その結果,2クラス,4クラスの画像分類作業において,チップ上でのトレーニングは90%以上,60%以上の精度で達成できた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.833693982056896
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum Neural Network (QNN) is drawing increasing research interest thanks to its potential to achieve quantum advantage on near-term Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) hardware. In order to achieve scalable QNN learning, the training process needs to be offloaded to real quantum machines instead of using exponential-cost classical simulators. One common approach to obtain QNN gradients is parameter shift whose cost scales linearly with the number of qubits. We present On-chip QNN, the first experimental demonstration of practical on-chip QNN training with parameter shift. Nevertheless, we find that due to the significant quantum errors (noises) on real machines, gradients obtained from naive parameter shift have low fidelity and thus degrade the training accuracy. To this end, we further propose probabilistic gradient pruning to firstly identify gradients with potentially large errors and then remove them. Specifically, small gradients have larger relative errors than large ones, thus having a higher probability to be pruned. We perform extensive experiments on 5 classification tasks with 5 real quantum machines. The results demonstrate that our on-chip training achieves over 90% and 60% accuracy for 2-class and 4-class image classification tasks. The probabilistic gradient pruning brings up to 7% QNN accuracy improvements over no pruning. Overall, we successfully obtain similar on-chip training accuracy compared with noise-free simulation but have much better training scalability. The code for parameter shift on-chip training is available in the TorchQuantum library.
Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、近未来のノイズ中間スケール量子(NISQ)ハードウェアにおける量子優位性を実現する可能性から、研究の関心が高まっている。スケーラブルなQNN学習を実現するには、指数的コストの古典シミュレータを使用する代わりに、トレーニングプロセスを実際の量子マシンにオフロードする必要がある。 QNN勾配を得るための一般的なアプローチは、コストがキュービット数と線形にスケールするパラメータシフトである。そこで本研究では,パラメータシフトを用いた実践的なQNNトレーニングの実証実験であるOn-chip QNNを提案する。それにもかかわらず,実マシンの量子誤差(ノイズ)が大きいため,naiveパラメータシフトから得られる勾配は忠実度が低く,トレーニング精度が低下することがわかった。この目的のために,我々は,まず,潜在的な大きな誤差を伴う勾配を識別し,その後除去するために,確率的勾配プルーニングを提案する。具体的には、小さな勾配は大きな勾配よりも大きな相対誤差を持つため、刈り取られる確率が高い。 5台の量子マシンで5つの分類タスクを広範囲に実験した。その結果,on-chipトレーニングは2クラスおよび4クラスの画像分類タスクにおいて90%,60%の精度を達成できた。確率的勾配プルーニングは、プルーニングなしでQNNの精度を7%向上させる。全体としては,ノイズフリーシミュレーションと比較して同様のオンチップトレーニング精度を得ることができたが,トレーニングスケーラビリティははるかに向上した。パラメータシフトオンチップトレーニングのコードは、TorchQuantumライブラリで利用できる。

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