論文の概要: Active Learning on a Programmable Photonic Quantum Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02104v1
• Date: Wed, 3 Aug 2022 14:34:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-04 14:05:37.861822
• Title: Active Learning on a Programmable Photonic Quantum Processor
• Title（参考訳）: プログラマブルフォトニック量子プロセッサによるアクティブラーニング
• Authors: Chen Ding, Xiao-Yue Xu, Yun-Fei Niu, Shuo Zhang, Wan-Su Bao, He-Liang Huang
• Abstract要約: 量子機械学習モデルのトレーニングには大きなラベル付きデータセットが必要で、高いラベル付けと計算コストが発生する。 このようなコストを削減するため、アクティブラーニング(AL)と呼ばれる選択的なトレーニング戦略では、学習対象とする元のデータセットのサブセットのみを選択する。 本稿では、量子機械学習におけるALの潜在的な応用と有効性を検討するために、2つのALを用いた変分量子分類器を設計、実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.762439942352232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Training a quantum machine learning model generally requires a large labeled dataset, which incurs high labeling and computational costs. To reduce such costs, a selective training strategy, called active learning (AL), chooses only a subset of the original dataset to learn while maintaining the trained model's performance. Here, we design and implement two AL-enpowered variational quantum classifiers, to investigate the potential applications and effectiveness of AL in quantum machine learning. Firstly, we build a programmable free-space photonic quantum processor, which enables the programmed implementation of various hybrid quantum-classical computing algorithms. Then, we code the designed variational quantum classifier with AL into the quantum processor, and execute comparative tests for the classifiers with and without the AL strategy. The results validate the great advantage of AL in quantum machine learning, as it saves at most $85\%$ labeling efforts and $91.6\%$ percent computational efforts compared to the training without AL on a data classification task. Our results inspire AL's further applications in large-scale quantum machine learning to drastically reduce training data and speed up training, underpinning the exploration of practical quantum advantages in quantum physics or real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習モデルのトレーニングには、一般的に大きなラベル付きデータセットが必要である。 このようなコストを削減するために、active learning(al)と呼ばれる選択的トレーニング戦略は、トレーニングされたモデルのパフォーマンスを維持しながら学習する元のデータセットのサブセットのみを選択する。 そこで本研究では,alを用いた2つの変分量子分類器の設計と実装を行い,alの量子機械学習への応用と有効性について検討する。 まず、プログラム可能なフリースペースフォトニック量子プロセッサを構築し、様々な量子古典型アルゴリズムのプログラム実装を可能にした。 次に、設計した変分量子分類器をALで量子プロセッサにコーディングし、AL戦略の有無にかかわらず、分類器の比較テストを実行する。 量子機械学習におけるalの利点は、データ分類タスクにおいてalなしでのトレーニングに比べて、最大で8,5\%$のラベル付け作業と9,1.6\%の計算労力を節約できる点にある。 この結果は、alの大規模量子機械学習におけるさらなる応用を刺激し、トレーニングデータを大幅に削減し、トレーニングをスピードアップさせ、量子物理学や実世界応用における実用的な量子優位性の探求を基礎としている。

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