論文の概要: Theory for Equivariant Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08566v1
• Date: Sun, 16 Oct 2022 15:42:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:49:38.291129
• Title: Theory for Equivariant Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 等価量子ニューラルネットワークの理論
• Authors: Quynh T. Nguyen, Louis Schatzki, Paolo Braccia, Michael Ragone, Patrick J. Coles, Frederic Sauvage, Martin Larocca, M. Cerezo
• Abstract要約: 我々は、同変量子ニューラルネットワークを理解し、分類し、設計し、実装するための一般的な理論的枠組みを提案する。 我々のフレームワークは量子機械学習のほぼすべての領域に容易に適用でき、不毛の台地、ローカルのミニマ不足、サンプルの複雑さといった中心的な課題を緩和することを期待しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most currently used quantum neural network architectures have little-to-no inductive biases, leading to trainability and generalization issues. Inspired by a similar problem, recent breakthroughs in classical machine learning address this crux by creating models encoding the symmetries of the learning task. This is materialized through the usage of equivariant neural networks whose action commutes with that of the symmetry. In this work, we import these ideas to the quantum realm by presenting a general theoretical framework to understand, classify, design and implement equivariant quantum neural networks. As a special implementation, we show how standard quantum convolutional neural networks (QCNN) can be generalized to group-equivariant QCNNs where both the convolutional and pooling layers are equivariant under the relevant symmetry group. Our framework can be readily applied to virtually all areas of quantum machine learning, and provides hope to alleviate central challenges such as barren plateaus, poor local minima, and sample complexity.
• Abstract（参考訳）: 現在使われているほとんどの量子ニューラルネットワークアーキテクチャは、ほとんどインダクティブバイアスがなく、トレーニング容易性と一般化の問題に繋がる。 同様の問題に触発された最近の古典的機械学習のブレークスルーは、学習タスクの対称性を符号化するモデルを作成することで、この危機に対処している。 これは、作用が対称性と通勤する同変ニューラルネットワークの使用によって実現される。 本研究では、等価量子ニューラルネットワークを理解し、分類し、設計し、実装するための一般的な理論的枠組みを提示することにより、これらのアイデアを量子領域にインポートする。 特殊実装として、標準量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)が、関連する対称性群の下で、畳み込み層とプーリング層の両方が同変であるグループ同変QCNNにどのように一般化できるかを示す。 私たちのフレームワークは、量子機械学習のほぼすべての領域に容易に適用でき、不毛高原、貧弱なローカルミニマ、サンプル複雑性といった中心的な課題を軽減できることを期待しています。

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