論文の概要: Stochastic Security as a Performance Metric for Quantum-enhanced Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07973v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:11:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:57:32.874528
• Title: Stochastic Security as a Performance Metric for Quantum-enhanced Generative AI
• Title（参考訳）: 量子強化型生成AIの性能指標としての確率的セキュリティ
• Authors: Noah A. Crum, Leanto Sunny, Pooya Ronagh, Raymond Laflamme, Radhakrishnan Balu, George Siopsis,
• Abstract要約: 深部エネルギーベースモデル(EBM)は、トレーニングと推論の両方で連続ドメインギブをサンプリングする必要がある。 量子ギブスサンプリングアルゴリズムを実行できるフォールトトレラントな量子コンピュータの代わりに、モンテカルロ法による拡散過程のシミュレーションを古典的な代替として利用する。 その結果,ギブスサンプリングの計算予算の増大は,モデルのキャリブレーションと対角ロバスト性を両立させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Motivated by applications of quantum computers in Gibbs sampling from continuous real-valued functions, we ask whether such algorithms can provide practical advantages for machine learning models trained on classical data and seek measures for quantifying such impacts. In this study, we focus on deep energy-based models (EBM), as they require continuous-domain Gibbs sampling both during training and inference. In lieu of fault-tolerant quantum computers that can execute quantum Gibbs sampling algorithms, we use the Monte Carlo simulation of diffusion processes as a classical alternative. More specifically, we investigate whether long-run persistent chain Monte Carlo simulation of Langevin dynamics improves the quality of the representations achieved by EBMs. We consider a scheme in which the Monte Carlo simulation of a diffusion, whose drift is given by the gradient of the energy function, is used to improve the adversarial robustness and calibration score of an independent classifier network. Our results show that increasing the computational budget of Gibbs sampling in persistent contrastive divergence improves both the calibration and adversarial robustness of the model, suggesting a prospective avenue of quantum advantage for generative AI using future large-scale quantum computers.
• Abstract（参考訳）: 連続実数値関数をサンプリングしたギブズにおける量子コンピュータの適用により、古典的データに基づいて訓練された機械学習モデルに対して、そのようなアルゴリズムが実用的な利点をもたらすかどうかを問うとともに、そのような影響を定量化するための尺度を求める。 本研究では, 深部エネルギーモデル(EBM)に着目し, トレーニングと推論の両方において, 連続ドメインギブをサンプリングする必要がある。 量子ギブスサンプリングアルゴリズムを実行できるフォールトトレラントな量子コンピュータの代わりに、モンテカルロ法による拡散過程のシミュレーションを古典的な代替として利用する。 より具体的には、Langevin力学の長期持続鎖モンテカルロシミュレーションにより、EMMによる表現の質が向上するかどうかを考察する。 本研究では,エネルギー関数の勾配によってドリフトが与えられる拡散のモンテカルロシミュレーションを用いて,独立分類器ネットワークの対向ロバスト性および校正性を向上させる手法を提案する。 この結果から,Gibsサンプリングの計算予算の増大はモデルのキャリブレーションと対角ロバスト性の両方を改善することが示唆され,将来の大規模量子コンピュータを用いた生成AIにおける量子優位性の可能性が示唆された。

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