論文の概要: Quantum Kernel Mixtures for Probabilistic Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18204v1
• Date: Fri, 26 May 2023 12:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 14:11:39.489373
• Title: Quantum Kernel Mixtures for Probabilistic Deep Learning
• Title（参考訳）: 確率的深層学習のための量子カーネル混合
• Authors: Fabio A. Gonz\'alez, Ra\'ul Ramos-Poll\'an, Joseph A. Gallego-Mejia
• Abstract要約: 本稿では,確率的深層学習(PDL)と量子カーネルの混在に対する新しいアプローチを提案する。 このフレームワークは密度推定、推論、サンプリングのための微分可能なモデルの構築を可能にする。 密度推定、識別学習、生成モデリングなど、幅広い機械学習タスクをカバーする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to probabilistic deep learning (PDL), quantum kernel mixtures, derived from the mathematical formalism of quantum density matrices, which provides a simpler yet effective mechanism for representing joint probability distributions of both continuous and discrete random variables. The framework allows for the construction of differentiable models for density estimation, inference, and sampling, enabling integration into end-to-end deep neural models. In doing so, we provide a versatile representation of marginal and joint probability distributions that allows us to develop a differentiable, compositional, and reversible inference procedure that covers a wide range of machine learning tasks, including density estimation, discriminative learning, and generative modeling. We illustrate the broad applicability of the framework with two examples: an image classification model, which can be naturally transformed into a conditional generative model thanks to the reversibility of our inference procedure; and a model for learning with label proportions, which is a weakly supervised classification task, demonstrating the framework's ability to deal with uncertainty in the training samples.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続確率変数と離散確率変数の合同確率分布を表現するための,より単純かつ効果的なメカニズムを提供する量子密度行列の数学的形式から導出した,確率的深層学習(pdl)への新しいアプローチを提案する。 このフレームワークは密度推定、推論、サンプリングのための微分可能なモデルの構築を可能にし、エンドツーエンドのディープニューラルモデルとの統合を可能にする。 そこで本研究では,確率分布と連立確率分布を多義的に表現し,密度推定,識別学習,生成モデルなど,幅広い機械学習タスクをカバーする,微分可能,構成可能,可逆的推論手順を開発する。 本稿では,提案手法の可逆性によって自然に条件付き生成モデルに変換可能な画像分類モデルと,弱い教師付き分類タスクであるラベル比率を用いた学習モデルと,トレーニングサンプルにおける不確実性に対処するフレームワークの能力を示す。

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