論文の概要: Continual learning of quantum state classification with gradient episodic memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14032v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 09:28:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 17:23:58.069128
• Title: Continual learning of quantum state classification with gradient episodic memory
• Title（参考訳）: 勾配エピソードメモリを用いた量子状態分類の連続学習
• Authors: Haozhen Situ, Tianxiang Lu, Minghua Pan, Lvzhou Li
• Abstract要約: 破滅的忘れという現象は、機械学習モデルが複数のタスクにわたって訓練されたときに発生する。 破滅的な忘れの問題に対処するために、いくつかの継続的な学習戦略が提案されている。 本研究では,変分量子分類器の学習に勾配エピソードメモリ法を取り入れた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20646127669654826
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Continual learning is one of the many areas of machine learning research. For the goal of strong artificial intelligence that can mimic human-level intelligence, AI systems would have the ability to adapt to ever-changing scenarios and learn new knowledge continuously without forgetting previously acquired knowledge. A phenomenon called catastrophic forgetting emerges when a machine learning model is trained across multiple tasks. The model's performance on previously learned tasks may drop dramatically during the learning process of the newly seen task. Some continual learning strategies have been proposed to address the catastrophic forgetting problem. Recently, continual learning has also been studied in the context of quantum machine learning. By leveraging the elastic weight consolidation method, a single quantum classifier can perform multiple tasks after being trained consecutively on those tasks. In this work, we incorporate the gradient episodic memory method to train a variational quantum classifier. The gradient of the current task is projected to the closest gradient, avoiding the increase of the loss at previous tasks, but allowing the decrease. We use six quantum state classification tasks to benchmark this method. Numerical simulation results show that better performance is obtained compared to the elastic weight consolidation method. Furthermore, positive transfer of knowledge to previous tasks is observed, which means the classifier's performance on previous tasks is enhanced rather than compromised while learning a new task.
• Abstract（参考訳）: 継続的学習は機械学習研究の多くの分野の1つである。 人間のレベルの知性を模倣できる強力な人工知能の目的のために、AIシステムは、これまで獲得した知識を忘れずに、絶えず変化するシナリオに適応し、新しい知識を継続的に学習する能力を持つ。 破滅的忘れという現象は、機械学習モデルが複数のタスクにわたって訓練されたときに発生する。 先行学習タスクにおけるモデルの性能は、新しく見られるタスクの学習プロセス中に劇的に低下する可能性がある。 破滅的な忘れの問題に対処する継続的学習戦略が提案されている。 近年、連続学習は量子機械学習の文脈でも研究されている。 弾性重み強化法を利用することで、単一量子分類器は、それらのタスクを連続的に訓練した後、複数のタスクを実行することができる。 本研究では,変分量子分類器の学習に勾配エピソードメモリ法を取り入れた。 現在のタスクの勾配は最も近い勾配に投影され、前のタスクでの損失の増加を回避するが、減少が可能である。 この手法のベンチマークには6つの量子状態分類タスクを用いる。 数値シミュレーションの結果, 弾性重量凝縮法よりも優れた性能が得られた。 さらに,従来のタスクに対する知識の正の伝達が観察され,新たなタスクを学習しながら,従来のタスクに対する分類器のパフォーマンスが向上する。

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