論文の概要: Uncertainty of Feed Forward Neural Networks Recognizing Quantum Contextuality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13564v1
• Date: Tue, 27 Dec 2022 17:33:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 01:55:56.288688
• Title: Uncertainty of Feed Forward Neural Networks Recognizing Quantum Contextuality
• Title（参考訳）: 量子環境を考慮したフィードフォワードニューラルネットワークの不確かさ
• Authors: Jan Wasilewski, Tomasz Paterek, Karol Horodecki
• Abstract要約: ベイズニューラルネットワーク(BNN)による精度と不確実性の両方を推定する強力な手法 偏りのあるデータセットを用いてトレーニングした後でも、BNNが確実な不確実性推定の能力をいかに強調できるかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5665227681407243
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The usual figure of merit characterizing the performance of neural networks applied to problems in the quantum domain is their accuracy, being the probability of a correct answer on a previously unseen input. Here we append this parameter with the uncertainty of the prediction, characterizing the degree of confidence in the answer. A powerful technique for estimating both the accuracy and the uncertainty is provided by Bayesian neural networks (BNNs). We first give simple illustrative examples of advantages brought forward by BNNs, out of which we wish to highlight their ability of reliable uncertainty estimation even after training with biased data sets. Then we apply BNNs to the problem of recognition of quantum contextuality which shows that the uncertainty itself is an independent parameter identifying the chance of misclassification of contextuality.
• Abstract（参考訳）: 量子領域における問題に適用されるニューラルネットワークの性能を特徴付ける通常の数字は、その正確さであり、以前は目に見えない入力に対する正しい答えの確率である。 ここでは、このパラメータを予測の不確実性に付加し、回答に対する信頼度を特徴付ける。 ベイズニューラルネットワーク(BNN)により,精度と不確実性の両方を推定する強力な手法が提供される。 まず、BNNがもたらす利点の簡単な例を示し、そこから偏りのあるデータセットでトレーニングした後でも信頼性の高い不確実性推定能力を強調したい。 次に、BNNを量子文脈性認識問題に適用し、不確実性自体が文脈性誤分類の可能性を識別する独立したパラメータであることを示す。

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