論文の概要: Neural Networks for Programming Quantum Annealers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06807v1
- Date: Sun, 13 Aug 2023 16:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-15 15:16:22.772375
- Title: Neural Networks for Programming Quantum Annealers
- Title（参考訳）: 量子アニーラプログラミングのためのニューラルネットワーク
- Authors: Samuel Bosch, Bobak Kiani, Rui Yang, Adrian Lupascu, and Seth Lloyd
- Abstract要約: 量子機械学習は、古典的なコンピュータで難解な問題を解くなど、人工知能の進歩を可能にする可能性がある。
本研究では、古典的な完全分岐ニューラルネットワークを小さな量子アニールで接続する、類似しているが全く同じではない場合について考察する。
このシステムをシミュレートして、画像や音声認識など、いくつかの一般的なデータセットを学習する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.531395267592592
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning has the potential to enable advances in artificial
intelligence, such as solving problems intractable on classical computers. Some
fundamental ideas behind quantum machine learning are similar to kernel methods
in classical machine learning. Both process information by mapping it into
high-dimensional vector spaces without explicitly calculating their numerical
values. We explore a setup for performing classification on labeled classical
datasets, consisting of a classical neural network connected to a quantum
annealer. The neural network programs the quantum annealer's controls and
thereby maps the annealer's initial states into new states in the Hilbert
space. The neural network's parameters are optimized to maximize the distance
of states corresponding to inputs from different classes and minimize the
distance between quantum states corresponding to the same class. Recent
literature showed that at least some of the "learning" is due to the quantum
annealer, connecting a small linear network to a quantum annealer and using it
to learn small and linearly inseparable datasets. In this study, we consider a
similar but not quite the same case, where a classical fully-fledged neural
network is connected with a small quantum annealer. In such a setting, the
fully-fledged classical neural-network already has built-in nonlinearity and
learning power, and can already handle the classification problem alone, we
want to see whether an additional quantum layer could boost its performance. We
simulate this system to learn several common datasets, including those for
image and sound recognition. We conclude that adding a small quantum annealer
does not provide a significant benefit over just using a regular (nonlinear)
classical neural network.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、古典的なコンピュータで難解な問題を解くなど、人工知能の進歩を可能にする可能性がある。
量子機械学習の基本的な考え方は、古典的な機械学習におけるカーネルメソッドに似ている。
どちらの処理情報も、その数値を明示的に計算することなく高次元ベクトル空間にマッピングする。
古典的ニューラルネットワークを量子アニーラーに接続したラベル付き古典的データセットの分類を行うための構成について検討する。
ニューラルネットワークは量子アニーラーの制御をプログラムし、したがってアニーラーの初期状態をヒルベルト空間内の新しい状態にマッピングする。
ニューラルネットワークのパラメータは、異なるクラスからの入力に対応する状態の距離を最大化し、同じクラスに対応する量子状態間の距離を最小にするために最適化される。
最近の文献では、「学習」の少なくとも一部は量子アニールラーによるもので、小さな線形ネットワークを量子アニールラーに接続し、それを使って小さくて線形に分離可能なデータセットを学習している。
本研究では、古典的完全束縛ニューラルネットワークが小さな量子アニーラと接続される場合と、類似しているが全く同じではない場合を考える。
このような状況下では、本格的な古典的ニューラルネットワークは、すでに非線形性と学習能力が組み込まれており、分類問題のみを処理できるため、追加の量子層が性能を向上するかどうかを確認したい。
このシステムをシミュレートし、画像や音声の認識など、いくつかの一般的なデータセットを学習する。
我々は、通常の(非線形)古典的ニューラルネットワークを使用するだけでは、小さな量子アニールを追加しても大きなメリットはないと結論付けている。
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