論文の概要: Improving Convergence for Quantum Variational Classifiers using Weight Re-Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14807v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 13:23:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 04:14:33.471415
• Title: Improving Convergence for Quantum Variational Classifiers using Weight Re-Mapping
• Title（参考訳）: 重み再マッピングによる量子変分器の収束性向上
• Authors: Michael K\"olle, Alessandro Giovagnoli, Jonas Stein, Maximilian Balthasar Mansky, Julian Hager and Claudia Linnhoff-Popien
• Abstract要約: 近年、量子機械学習は変分量子回路(VQC)の利用が大幅に増加した。 重みを2pi$の間隔に不明瞭にマッピングするために、VQCの重み再マッピングを導入する。 修正されていないウェイトを用いて、Wineデータセットの重量再マッピングにより、テスト精度が10%向上したことを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.086820254217336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, quantum machine learning has seen a substantial increase in the use of variational quantum circuits (VQCs). VQCs are inspired by artificial neural networks, which achieve extraordinary performance in a wide range of AI tasks as massively parameterized function approximators. VQCs have already demonstrated promising results, for example, in generalization and the requirement for fewer parameters to train, by utilizing the more robust algorithmic toolbox available in quantum computing. A VQCs' trainable parameters or weights are usually used as angles in rotational gates and current gradient-based training methods do not account for that. We introduce weight re-mapping for VQCs, to unambiguously map the weights to an interval of length $2\pi$, drawing inspiration from traditional ML, where data rescaling, or normalization techniques have demonstrated tremendous benefits in many circumstances. We employ a set of five functions and evaluate them on the Iris and Wine datasets using variational classifiers as an example. Our experiments show that weight re-mapping can improve convergence in all tested settings. Additionally, we were able to demonstrate that weight re-mapping increased test accuracy for the Wine dataset by $10\%$ over using unmodified weights.
• Abstract（参考訳）: 近年、量子機械学習は変分量子回路(VQC)の利用が大幅に増加した。 VQCは、膨大なパラメータ化関数近似器として、幅広いAIタスクで素晴らしいパフォーマンスを達成する人工知能ニューラルネットワークにインスパイアされている。 vqcsはすでに、量子コンピューティングで利用可能なより堅牢なアルゴリズムツールボックスを利用することで、一般化やトレーニングするパラメータの少ない要件など、有望な結果を示している。 vqcsのトレーニング可能なパラメータや重みは通常、回転ゲートの角度として使われ、現在の勾配に基づく訓練方法ではそうはならない。 我々は,vqcsの重み再マッピングを導入し,その重みを2\pi$の間隔にあいまいにマッピングし,データ再スケーリングや正規化技術が多くの状況において大きなメリットを実証した従来のmlからインスピレーションを得た。 変分分類器を例として,5つの関数を例に挙げ,アイリスとワインのデータセット上で評価する。 実験の結果, 重量再マッピングは全試験条件における収束性を向上させることがわかった。 さらに,無修正の重みを用いて,ワインデータセットのテスト精度を10～%向上させることを実証した。

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