論文の概要: Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14787v1
• Date: Mon, 26 Jun 2023 15:46:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 12:57:42.335469
• Title: Distributive Pre-Training of Generative Modeling Using Matrix-Product States
• Title（参考訳）: 行列生成状態を用いた生成モデルの分散事前学習
• Authors: Sheng-Hsuan Lin, Olivier Kuijpers, Sebastian Peterhansl, and Frank Pollmann
• Abstract要約: 本稿では,基本的なテンソルネットワーク操作,例えば和と圧縮を利用した代替的なトレーニング手法を検討する。 トレーニングアルゴリズムは、製品状態表現におけるすべてのトレーニングデータから構築された重ね合わせ状態を圧縮する。 MNISTデータセット上でアルゴリズムをベンチマークし、新しい画像と分類タスクを生成するための妥当な結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Tensor networks have recently found applications in machine learning for both supervised learning and unsupervised learning. The most common approaches for training these models are gradient descent methods. In this work, we consider an alternative training scheme utilizing basic tensor network operations, e.g., summation and compression. The training algorithm is based on compressing the superposition state constructed from all the training data in product state representation. The algorithm could be parallelized easily and only iterates through the dataset once. Hence, it serves as a pre-training algorithm. We benchmark the algorithm on the MNIST dataset and show reasonable results for generating new images and classification tasks. Furthermore, we provide an interpretation of the algorithm as a compressed quantum kernel density estimation for the probability amplitude of input data.
• Abstract（参考訳）: テンソルネットワークは、教師なし学習と教師なし学習の両方に機械学習の応用を見出した。 これらのモデルを訓練する最も一般的なアプローチは勾配降下法である。 本研究では,基本的なテンソルネットワーク操作,例えば和と圧縮を利用した代替トレーニング手法を検討する。 トレーニングアルゴリズムは、製品状態表現におけるすべてのトレーニングデータから構築された重ね合わせ状態を圧縮する。 アルゴリズムは簡単に並列化でき、データセットを一度だけ反復できる。 したがって、事前学習アルゴリズムとして機能する。 MNISTデータセット上でアルゴリズムをベンチマークし、新しい画像と分類タスクを生成するための妥当な結果を示す。 さらに,このアルゴリズムを,入力データの確率振幅に対する圧縮量子カーネル密度推定として解釈する。

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