論文の概要: A Novel Stochastic LSTM Model Inspired by Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10212v1
• Date: Wed, 17 May 2023 13:44:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 15:49:39.097958
• Title: A Novel Stochastic LSTM Model Inspired by Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習にインスパイアされた新しい確率型LSTMモデル
• Authors: Joseph Lindsay, Ramtin Zand
• Abstract要約: 過去数年間の量子機械学習(QML)の研究は、QMLアルゴリズムが従来のアルゴリズムと同様に機能することを示唆している。 この研究は、QMLが古典機械にその性質を組み込むことで、いくつかの報告された利益を達成できるかどうかを解明することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Works in quantum machine learning (QML) over the past few years indicate that QML algorithms can function just as well as their classical counterparts, and even outperform them in some cases. Among the corpus of recent work, many current QML models take advantage of variational quantum algorithm (VQA) circuits, given that their scale is typically small enough to be compatible with NISQ devices and the method of automatic differentiation for optimizing circuit parameters is familiar to machine learning (ML). While the results bear interesting promise for an era when quantum machines are more readily accessible, if one can achieve similar results through non-quantum methods then there may be a more near-term advantage available to practitioners. To this end, the nature of this work is to investigate the utilization of stochastic methods inspired by a variational quantum version of the long short-term memory (LSTM) model in an attempt to approach the reported successes in performance and rapid convergence. By analyzing the performance of classical, stochastic, and quantum methods, this work aims to elucidate if it is possible to achieve some of QML's major reported benefits on classical machines by incorporating aspects of its stochasticity.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間の量子機械学習(QML)の研究は、QMLアルゴリズムが従来のアルゴリズムと同様に機能し、場合によっては性能も向上していることを示している。 最近の研究のコーパスの中で、多くのQMLモデルは変分量子アルゴリズム(VQA)回路を利用しており、そのスケールは典型的にはNISQデバイスと互換性があり、回路パラメータを最適化するための自動微分法は機械学習(ML)に精通している。 量子マシンがアクセスしやすい時代にとって、この結果は興味深い約束だが、もしも量子以外の方法で同様の結果が得られるなら、実践者にとってより短期的な利点があるかもしれない。 この目的のために,長寿命メモリ(LSTM)モデルの変分量子バージョンにインスパイアされた確率的手法の利用について検討し,性能と迅速な収束の報告にアプローチすることを目的とする。 古典的・確率的・量子的手法の性能を解析することにより、この研究は、古典機械におけるQMLの主な利点を、その確率性の側面を取り入れることで達成できるかどうかを解明することを目的としている。

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