論文の概要: Evaluating the performance of sigmoid quantum perceptrons in quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06198v1
• Date: Fri, 12 Aug 2022 10:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 08:42:12.906737
• Title: Evaluating the performance of sigmoid quantum perceptrons in quantum neural networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークにおけるsgmoid量子パーセプトロンの性能評価
• Authors: Samuel A Wilkinson and Michael J Hartmann
• Abstract要約: 量子機械学習のための有望なアーキテクチャとして量子ニューラルネットワーク(QNN)が提案されている。 1つの候補は古典的パーセプトロンの非線形活性化関数をエミュレートするために設計された量子パーセプトロンである。 本稿では,SQPネットワークの性能と性能を,その有効次元と有効容量の計算によって評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum neural networks (QNN) have been proposed as a promising architecture for quantum machine learning. There exist a number of different quantum circuit designs being branded as QNNs, however no clear candidate has presented itself as more suitable than the others. Rather, the search for a ``quantum perceptron" -- the fundamental building block of a QNN -- is still underway. One candidate is quantum perceptrons designed to emulate the nonlinear activation functions of classical perceptrons. Such sigmoid quantum perceptrons (SQPs) inherit the universal approximation property that guarantees that classical neural networks can approximate any function. However, this does not guarantee that QNNs built from SQPs will have any quantum advantage over their classical counterparts. Here we critically investigate both the capabilities and performance of SQP networks by computing their effective dimension and effective capacity, as well as examining their performance on real learning problems. The results are compared to those obtained for other candidate networks which lack activation functions. It is found that simpler, and apparently easier-to-implement parametric quantum circuits actually perform better than SQPs. This indicates that the universal approximation theorem, which a cornerstone of the theory of classical neural networks, is not a relevant criterion for QNNs.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習のための有望なアーキテクチャとして量子ニューラルネットワーク(QNN)が提案されている。 様々な量子回路の設計がqnnとしてブランド化されているが、明確な候補が他より適しているわけではない。 むしろ、QNNの基本的なビルディングブロックである ``quantum perceptron' の検索はまだ進行中である。 1つの候補は古典的パーセプトロンの非線形活性化関数をエミュレートするために設計された量子パーセプトロンである。 このようなシグモイド量子パーセプトロン(SQP)は、古典的ニューラルネットワークが任意の関数を近似できることを保証する普遍近似特性を継承する。 しかし、これは、SQPから構築されたQNNが、従来のQNNよりも量子的に優位であることを保証するものではない。 本稿では,SQPネットワークの性能と性能の両立を,有効次元と有効能力の計算と実学習問題における性能の検証により批判的に検討する。 その結果,活性化機能を持たない他の候補ネットワークと比較した。 よりシンプルで明らかに実装が容易なパラメトリック量子回路は、実際にはSQPよりも性能が良いことが判明した。 これは、古典的ニューラルネットワークの理論の基礎となる普遍近似定理は、qnnの関連する基準ではないことを示している。

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