論文の概要: Tensor Networks Meet Neural Networks: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09019v1
- Date: Sun, 22 Jan 2023 17:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-26 14:53:48.670242
- Title: Tensor Networks Meet Neural Networks: A Survey
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークを満たすテンソルネットワーク:調査
- Authors: Maolin Wang, Yu Pan, Xiangli Yang, Guangxi Li, Zenglin Xu
- Abstract要約: テンソルネットワーク(TN)とニューラルネットワーク(NN)は、データモデリングアプローチの基本的な2つのタイプである。
TNは、大規模テンソルツールボックスが直面する次元の呪いの解として提案されている。
NNは生物学的NNにインスパイアされたコンピュータシステムであり、人間の脳を構成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.07256683547702
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tensor networks (TNs) and neural networks (NNs) are two fundamental types of
data modeling approaches. TNs have been proposed as a solution to the curse of
dimensionality faced by large-scale tensors by converting an exponential number
of dimensions to polynomial complexity. Thus, they have attracted many studies
in the fields of quantum physics and machine learning. On the other hand, NNs
are computing systems inspired by the biological NNs that constitute human
brains. Recently, NNs and their variants have achieved outstanding performance
in various applications, e.g., computer vision, natural language processing,
and robotics research. Interestingly, although these two types of networks come
from different observations, they are inextricably linked via the common
intrinsic multilinearity structure underlying both TNs and NNs. Consequently, a
significant number of intellectual sparks regarding combinations of TNs and NNs
have burst out. The combinations described as ``tensor networks meet neural
networks'' are termed tensorial neural networks (TNNs) in this paper. This
survey introduces TNNs based on three aspects. This survey also investigates
methods for improving TNNs, examines useful toolboxes for implementing TNNs,
and attempts to document TNN development and highlight its potential future
directions. To the best of our knowledge, this is the first comprehensive
survey to bridge the connections among NNs, TNs, and quantum circuits. We
provide a curated list of TNNs at
https://github.com/tnbar/awesome-tensorial-neural-networks.
- Abstract（参考訳）: テンソルネットワーク(tns)とニューラルネットワーク(nns)は、2つの基本的なデータモデリングアプローチである。
TNは指数数次元を多項式複雑性に変換することによって、大規模テンソルが直面する次元の呪いの解として提案されている。
そのため、量子物理学や機械学習の分野で多くの研究を惹きつけてきた。
一方、NNは人間の脳を構成する生物学的NNにインスパイアされたコンピュータシステムである。
近年、nnとその変種は、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボット工学研究など、様々な応用において優れた性能を達成している。
興味深いことに、これらの2つのタイプのネットワークは異なる観測からもたらされるが、それらはtnsとnnsの両方の基盤となる共通の本質的多線型構造によって不可分に結びついている。
その結果、TNとNNの組み合わせに関するかなりの数の知的な火花が噴出した。
本稿では,'tensor networks meet neural networks' と表現される組み合わせをテンソルニューラルネットワーク (tnn) と呼ぶ。
本調査は,3つの側面に基づくtnnを紹介する。
本調査では,TNNの改善手法,TNNの実装に有用なツールボックス,TNN開発の文書化,今後の方向性の明確化などについても検討する。
私たちの知る限りでは、NN、TN、量子回路間の接続を橋渡しする、初めての総合的な調査である。
我々は、https://github.com/tnbar/awesome-tensorial-neural-networksでtnnのキュレーションリストを提供する。
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