論文の概要: An Invitation to Distributed Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07056v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 00:27:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 20:12:14.454808
• Title: An Invitation to Distributed Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 分散量子ニューラルネットワークへの招待
• Authors: Lirand\"e Pira, Chris Ferrie
• Abstract要約: 分散量子ニューラルネットワークにおける技術の現状を概観する。 量子データセットの分布は、量子モデルの分布よりも古典的な分布と類似性があることが分かる。
• 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: Deep neural networks have established themselves as one of the most promising machine learning techniques. Training such models at large scales is often parallelized, giving rise to the concept of distributed deep learning. Distributed techniques are often employed in training large models or large datasets either out of necessity or simply for speed. Quantum machine learning, on the other hand, is the interplay between machine learning and quantum computing. It seeks to understand the advantages of employing quantum devices in developing new learning algorithms as well as improving the existing ones. A set of architectures that are heavily explored in quantum machine learning are quantum neural networks. In this review, we consider ideas from distributed deep learning as they apply to quantum neural networks. We find that the distribution of quantum datasets shares more similarities with its classical counterpart than does the distribution of quantum models, though the unique aspects of quantum data introduces new vulnerabilities to both approaches. We review the current state of the art in distributed quantum neural networks, including recent numerical experiments and the concept of circuit cutting.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、最も有望な機械学習技術の1つとして確立されている。 このようなモデルを大規模にトレーニングすることは、しばしば並列化され、分散ディープラーニングの概念を生み出します。 分散技術は、必要から、あるいは単に速度のために、大規模モデルや大規模データセットのトレーニングに使用されることが多い。 一方、量子機械学習は、機械学習と量子コンピューティングの相互作用である。 新しい学習アルゴリズムの開発に量子デバイスを使うことの利点を理解し、既存のものを改善することを目指している。 量子機械学習で深く研究されているアーキテクチャのセットは、量子ニューラルネットワークである。 本稿では,分散ディープラーニングの考え方を量子ニューラルネットワークに適用する。 量子データセットの分布は、量子モデルの分布よりも従来のものと類似性が高いが、量子データのユニークな側面は、両方のアプローチに新たな脆弱性をもたらす。 本稿では,近年の数値実験と回路切断の概念を含む分散量子ニューラルネットワークにおける技術の現状について概説する。

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