論文の概要: Pre-training Tensor-Train Networks Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03741v4
• Date: Mon, 18 Nov 2024 07:26:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:30:19.920610
• Title: Pre-training Tensor-Train Networks Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 学習前テンソル・トレインネットワークは変分量子回路を用いた機械学習を実現する
• Authors: Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Min-Hsiu Hsieh,
• Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上での量子機械学習を約束する。 テンソルトレインネットワーク(TTN)はVQC表現と一般化を向上させることができるが、結果として得られるハイブリッドモデルであるTTN-VQCは、Polyak-Lojasiewicz(PL)条件による最適化の課題に直面している。 この課題を軽減するために,プレトレーニングTTNモデルとVQCを組み合わせたPre+TTN-VQCを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.97518416003358
• License:
• Abstract: Variational quantum circuits (VQCs) hold promise for quantum machine learning on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. While tensor-train networks (TTNs) can enhance VQC representation and generalization, the resulting hybrid model, TTN-VQC, faces optimization challenges due to the Polyak-Lojasiewicz (PL) condition. To mitigate this challenge, we introduce Pre+TTN-VQC, a pre-trained TTN model combined with a VQC. Our theoretical analysis, grounded in two-stage empirical risk minimization, provides an upper bound on the transfer learning risk. It demonstrates the approach's advantages in overcoming the optimization challenge while maintaining TTN-VQC's generalization capability. We validate our findings through experiments on quantum dot and handwritten digit classification using simulated and actual NISQ environments.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(VQC)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上での量子機械学習を約束する。 テンソルトレインネットワーク(TTN)はVQC表現と一般化を向上させることができるが、結果として得られるハイブリッドモデルであるTTN-VQCは、Polyak-Lojasiewicz(PL)条件による最適化の課題に直面している。 この課題を軽減するために,プレトレーニングTTNモデルとVQCを組み合わせたPre+TTN-VQCを導入する。 2段階の実証的リスク最小化を前提とした理論的解析は、転送学習リスクに上限を与える。 これは、TTN-VQCの一般化能力を維持しながら最適化課題を克服するアプローチの利点を示している。 我々は、シミュレーションおよび実際のNISQ環境を用いて、量子ドットと手書き桁分類の実験を通して、これらの知見を検証した。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• On the relation between trainability and dequantization of variational quantum learning models [1.7999333451993955]
  変分量子機械学習(QML)のトレーニング容易性と定式化の関係について検討する。 我々はPQCベースのQMLモデルを構築するためのレシピを紹介した。 しかしながら、我々の研究は、より一般的な構造を見つけるための道のりを指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T08:59:20Z)
• Quantum-Train: Rethinking Hybrid Quantum-Classical Machine Learning in the Model Compression Perspective [7.7063925534143705]
  本稿では,量子コンピューティングと機械学習アルゴリズムを統合する新しいアプローチであるQuantum-Train(QT)フレームワークを紹介する。 QTは、古典的なマッピングモデルと並んで量子ニューラルネットワークを利用することで、顕著な結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T14:35:57Z)
• Bridging Classical and Quantum Machine Learning: Knowledge Transfer From Classical to Quantum Neural Networks Using Knowledge Distillation [0.0]
  本稿では,知識蒸留を用いた古典的ニューラルネットワークから量子ニューラルネットワークへ知識を伝達する新しい手法を提案する。 我々は、LeNetやAlexNetのような古典的畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを教師ネットワークとして活用する。 量子モデルは、MNISTデータセットで0.80%、より複雑なFashion MNISTデータセットで5.40%の平均精度改善を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T05:06:43Z)
• Unifying (Quantum) Statistical and Parametrized (Quantum) Algorithms [65.268245109828]
  我々はカーンズのSQオラクルとヴァリアントの弱い評価オラクルからインスピレーションを得ます。 評価クエリから学習するための非条件の下限を出力する,広範かつ直感的なフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T18:23:21Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
  本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。 量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。 実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• Subtleties in the trainability of quantum machine learning models [0.0]
  本稿では,変分量子アルゴリズムの勾配スケーリング結果を用いて,量子機械学習モデルの勾配スケーリングについて検討する。 以上の結果から,VQAトレーサビリティの低下がQMLのバレンプラトーなどの問題を引き起こす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T20:28:53Z)
• Predicting toxicity by quantum machine learning [11.696069523681178]
  本研究では, 定量的構造活性相関に基づく221種類のフェノールの毒性予測のためのQMLモデルを開発した。 その結果、量子エンタングルメントによって強化されたデータエンコーディングは、従来のエンタングルよりも表現力が高いことが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-18T02:59:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。