論文の概要: Tensor Networks Meet Neural Networks: A Survey and Future Perspectives
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09019v2
- Date: Mon, 8 May 2023 06:06:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-09 23:01:55.947377
- Title: Tensor Networks Meet Neural Networks: A Survey and Future Perspectives
- 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:調査と今後の展望
- Authors: Maolin Wang, Yu Pan, Zenglin Xu, Xiangli Yang, Guangxi Li, Andrzej
Cichocki
- Abstract要約: テンソルニューラルネットワーク(TNN)とニューラルネットワーク(NN)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は指数的な数の次元を複雑さに変換することによって、大規模テンソルの次元性の呪いを解決する。
NNは、コンピュータビジョン、自然言語処理、ロボット工学の研究など、様々な応用において優れたパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.878669143107885
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tensor networks (TNs) and neural networks (NNs) are two fundamental data
modeling approaches. TNs were introduced to solve the curse of dimensionality
in large-scale tensors by converting an exponential number of dimensions to
polynomial complexity. As a result, they have attracted significant attention
in the fields of quantum physics and machine learning. Meanwhile, NNs have
displayed exceptional performance in various applications, e.g., computer
vision, natural language processing, and robotics research. Interestingly,
although these two types of networks originate from different observations,
they are inherently linked through the common multilinearity structure
underlying both TNs and NNs, thereby motivating a significant number of
intellectual developments regarding combinations of TNs and NNs. In this paper,
we refer to these combinations as tensorial neural networks (TNNs), and present
an introduction to TNNs in three primary aspects: network compression,
information fusion, and quantum circuit simulation. Furthermore, this survey
also explores methods for improving TNNs, examines flexible toolboxes for
implementing TNNs, and documents TNN development while highlighting potential
future directions. To the best of our knowledge, this is the first
comprehensive survey that bridges the connections among NNs, TNs, and quantum
circuits. We provide a curated list of TNNs at
\url{https://github.com/tnbar/awesome-tensorial-neural-networks}.
- Abstract（参考訳）: 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、大規模テンソルの次元性の呪いを解決するために導入された。
その結果、量子物理学や機械学習の分野に大きな注目を集めた。
一方、nnはコンピュータビジョン、自然言語処理、ロボティクス研究など、様々なアプリケーションで例外的な性能を示している。
興味深いことに、これらの2種類のネットワークは異なる観測結果から生まれたものであるが、本質的にはTNとNNの両方の基礎となる共通多線形構造を通してリンクされており、TNとNNの組み合わせに関するかなりの数の知的発達を動機付けている。
本稿では、これらの組み合わせをテンソルニューラルネットワーク(TNN)と呼び、ネットワーク圧縮、情報融合、量子回路シミュレーションの3つの主要な側面でTNNを紹介する。
さらに、TNNの改善方法、TNNの実装のための柔軟なツールボックス、将来的な方向性を強調しつつTNN開発を文書化する方法について検討する。
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、url{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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