論文の概要: QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07563v2
• Date: Mon, 18 Jul 2022 09:48:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 10:55:01.626512
• Title: QSAN: A Near-term Achievable Quantum Self-Attention Network
• Title（参考訳）: QSAN: 達成可能な量子自己アテンションネットワーク
• Authors: Ren-xin Zhao and Jinjing Shi and Shichao Zhang
• Abstract要約: 自己注意機構(SAM)は量子機械学習の分野では比較的研究されていない。 変動量子アルゴリズム(VQA)フレームワークとSAMにインスパイアされた量子自己注意ネットワーク(QSAN)が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.216643081545089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-Attention Mechanism (SAM), an important component of machine learning, has been relatively little investigated in the field of quantum machine learning. Inspired by the Variational Quantum Algorithm (VQA) framework and SAM, Quantum Self-Attention Network (QSAN) that can be implemented on a near-term quantum computer is proposed.Theoretically, Quantum Self-Attention Mechanism (QSAM), a novel interpretation of SAM with linearization and logicalization is defined, in which Quantum Logical Similarity (QLS) is presented firstly to impel a better execution of QSAM on quantum computers since inner product operations are replaced with logical operations, and then a QLS-based density matrix named Quantum Bit Self-Attention Score Matrix (QBSASM) is deduced for representing the output distribution effectively. Moreover, QSAN is implemented based on the QSAM framework and its practical quantum circuit is designed with 5 modules. Finally, QSAN is tested on a quantum computer with a small sample of data. The experimental results show that QSAN can converge faster in the quantum natural gradient descent framework and reassign weights to word vectors. The above illustrates that QSAN is able to provide attention with quantum characteristics faster, laying the foundation for Quantum Natural Language Processing (QNLP).
• Abstract（参考訳）: 機械学習の重要な構成要素である自己認識機構(SAM)は、量子機械学習の分野では比較的研究されていない。 Inspired by the Variational Quantum Algorithm (VQA) framework and SAM, Quantum Self-Attention Network (QSAN) that can be implemented on a near-term quantum computer is proposed.Theoretically, Quantum Self-Attention Mechanism (QSAM), a novel interpretation of SAM with linearization and logicalization is defined, in which Quantum Logical Similarity (QLS) is presented firstly to impel a better execution of QSAM on quantum computers since inner product operations are replaced with logical operations, and then a QLS-based density matrix named Quantum Bit Self-Attention Score Matrix (QBSASM) is deduced for representing the output distribution effectively. さらに、QSANはQSAMフレームワークに基づいて実装され、その実用的な量子回路は5つのモジュールで設計されている。 最後に、QSANは小さなサンプルデータを持つ量子コンピュータ上でテストされる。 実験の結果,QSANは量子的自然勾配降下フレームワークにおいてより高速に収束し,単語ベクトルに重みを割り当てることができることがわかった。 上記のことは、QSANが量子特性により早く注意を向けることができ、量子自然言語処理(QNLP)の基礎を築いたことを示している。

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