論文の概要: Online calibration scheme for training restricted Boltzmann machines with quantum annealing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09785v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:00:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:30.202529
• Title: Online calibration scheme for training restricted Boltzmann machines with quantum annealing
• Title（参考訳）: 量子アニールを用いた制限ボルツマンマシンのオンライン校正法
• Authors: Takeru Goto, Masayuki Ohzeki,
• Abstract要約: 本稿では,制限ボルツマンマシン (RBM) をトレーニングするためのよく近似されたサンプルを得るために,量子アニールの内部パラメータを校正する手法を提案する。 以上の結果から,本手法はギブスサンプリングと同等の性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License:
• Abstract: We propose a scheme to calibrate the internal parameters of a quantum annealer to obtain well-approximated samples for training a restricted Boltzmann machine (RBM). Empirically, samples from quantum annealers obey the Boltzmann distribution, making them suitable for RBM training. Quantum annealers utilize physical phenomena to generate a large number of samples in a short time. However, hardware imperfections make it challenging to obtain accurate samples. Existing research often estimates the inverse temperature for the compensation. Our scheme efficiently utilizes samples for RBM training also to estimate internal parameters. Furthermore, we consider additional parameters and demonstrate that they improve sample quality. We evaluate our approach by comparing the obtained samples with classical Gibbs sampling, which theoretically generates accurate samples. Our results indicate that our scheme demonstrates performance on par with Gibbs sampling. In addition, the training results with our estimation scheme outperform those of the contrastive divergence algorithm, a standard training algorithm for RBM.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,制限されたボルツマンマシン(RBM)をトレーニングするためのよく近似されたサンプルを得るために,量子アニールの内部パラメータを校正する手法を提案する。 経験的に、量子アニールのサンプルはボルツマン分布に従っており、RBM訓練に適している。 量子アニールは物理現象を利用して、短時間で多数のサンプルを生成する。 しかし、ハードウェアの欠陥は正確なサンプルを得るのを困難にしている。 既存の研究はしばしば補償の逆温度を推定する。 提案手法では,RBMトレーニングのサンプルを効率的に利用し,内部パラメータを推定する。 さらに,追加パラメータを考慮し,サンプルの品質向上を実証する。 得られたサンプルを,理論上正確なサンプルを生成する古典的なギブスサンプリングと比較することにより,本手法の評価を行った。 以上の結果から,本手法はギブスサンプリングと同等の性能を示した。 さらに,RBMの標準トレーニングアルゴリズムであるコントラッシブ・ディペンジェンス・アルゴリズムよりも優れた評価結果を得た。

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