論文の概要: A performance characterization of quantum generative models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09363v1
- Date: Mon, 23 Jan 2023 11:00:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-24 13:43:26.857069
- Title: A performance characterization of quantum generative models
- Title（参考訳）: 量子生成モデルの性能評価
- Authors: Carlos A. Riofr\'io, Oliver Mitevski, Caitlin Jones, Florian Krellner,
Aleksandar Vu\v{c}kovi\'c, Joseph Doetsch, Johannes Klepsch, Thomas Ehmer,
and Andre Luckow
- Abstract要約: 我々は、量子生成モデリングに使用される量子回路の異なるアーキテクチャアンサーゼを比較した。
2つの一般的なトレーニング手法を用いてデータセットの確率分布を学習する。
確率分布のコプラを学習するEmphdiscreteアーキテクチャの変種が,他の手法よりも優れていることを実証的に見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.187609203210705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum generative modeling is a growing area of interest for
industry-relevant applications. With the field still in its infancy, there are
many competing techniques. This work is an attempt to systematically compare a
broad range of these techniques to guide quantum computing practitioners when
deciding which models and techniques to use in their applications. We compare
fundamentally different architectural ansatzes of parametric quantum circuits
used for quantum generative modeling: 1. A \emph{continuous} architecture,
which produces continuous-valued data samples, and 2. a \emph{discrete}
architecture, which samples on a discrete grid. We compare the performance of
different data transformations: normalization by the min-max transform or by
the probability integral transform. We learn the underlying probability
distribution of the data sets via two popular training methods: 1. quantum
circuit Born machines (QCBM), and 2. quantum generative adversarial networks
(QGAN). We study their performance and trade-offs as the number of model
parameters increases, with the baseline of similarly trained classical neural
networks. The study is performed on six low-dimensional synthetic and two real
financial data sets. Our two key findings are that: 1. For all data sets, our
quantum models require similar or fewer parameters than their classical
counterparts. In the extreme case, the quantum models require two of orders of
magnitude less parameters. 2. We empirically find that a variant of the
\emph{discrete} architecture, which learns the copula of the probability
distribution, outperforms all other methods.
- Abstract（参考訳）: 量子生成モデリングは、産業関連アプリケーションへの関心が高まっている。
この分野はまだ初期段階にあり、多くの競合する技術がある。
この研究は、量子コンピューティングの実践者がどのモデルやテクニックをアプリケーションで使うかを決める際に、幅広い手法を体系的に比較する試みである。
量子生成モデリングに使用されるパラメトリック量子回路のアーキテクチャ上の要点を比較する。
1. 連続値のデータサンプルを生成する 'emph{continuous} アーキテクチャ、および
2. 離散グリッド上でサンプルを行う \emph{discrete} アーキテクチャ。
異なるデータ変換の性能を比較する: min-max変換による正規化や確率積分変換。
2つの一般的なトレーニング手法により、データセットの基盤となる確率分布を学習する。
1.量子回路ボルンマシン(QCBM)、及び
2.量子生成敵ネットワーク(QGAN)
モデルパラメータの数が増えるにつれて、同様の訓練を受けた古典的ニューラルネットワークのベースラインとともに、それらのパフォーマンスとトレードオフを調査した。
この研究は6つの低次元合成と2つの実財務データに対して行われた。
私たちの2つの重要な発見は
1.すべてのデータセットに対して、我々の量子モデルは、古典的パラメータよりも類似または少ないパラメータを必要とする。
極端な場合、量子モデルは桁違いのパラメータを2つ必要とします。
2) 確率分布のコプラを学習する「emph{discrete} アーキテクチャ」の変種が他の手法よりも優れていることを実証的に見出した。
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