論文の概要: On the Interpretability of Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11098v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 00:37:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 20:26:30.389938
• Title: On the Interpretability of Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークの解釈可能性について
• Authors: Lirandë Pira, Chris Ferrie,
• Abstract要約: 人工知能(AI)手法、特にディープニューラルネットワークの解釈可能性は非常に興味深い。 本稿では,古典的ニューラルネットワークによく用いられる局所的モデルに依存しない解釈可能性尺度を用いて,量子ニューラルネットワークの解釈可能性について検討する。 我々の説明の1つの特徴は、データサンプルが本質的にランダムな量子測定の対象であるランダムなラベルを与えられた領域の描写である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Interpretability of artificial intelligence (AI) methods, particularly deep neural networks, is of great interest. This heightened focus stems from the widespread use of AI-backed systems. These systems, often relying on intricate neural architectures, can exhibit behavior that is challenging to explain and comprehend. The interpretability of such models is a crucial component of building trusted systems. Many methods exist to approach this problem, but they do not apply straightforwardly to the quantum setting. Here, we explore the interpretability of quantum neural networks using local model-agnostic interpretability measures commonly utilized for classical neural networks. Following this analysis, we generalize a classical technique called LIME, introducing Q-LIME, which produces explanations of quantum neural networks. A feature of our explanations is the delineation of the region in which data samples have been given a random label, likely subjects of inherently random quantum measurements. We view this as a step toward understanding how to build responsible and accountable quantum AI models.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)手法、特にディープニューラルネットワークの解釈可能性は非常に興味深い。 この集中度の向上は、AIが支援するシステムの普及に起因している。 これらのシステムは、しばしば複雑なニューラルネットワークアーキテクチャに依存し、説明と理解が難しい振る舞いを示す。 このようなモデルの解釈可能性は、信頼されたシステムを構築する上で重要な要素である。 この問題にアプローチするための多くの方法が存在するが、それらは量子設定に直接適用されない。 本稿では,古典的ニューラルネットワークによく用いられる局所的モデルに依存しない解釈可能性尺度を用いて,量子ニューラルネットワークの解釈可能性について検討する。 この分析に続いて、量子ニューラルネットワークの説明を生成するQ-LIMEを導入し、LIMEと呼ばれる古典的手法を一般化する。 我々の説明の1つの特徴は、データサンプルが本質的にランダムな量子測定の対象であるランダムなラベルを与えられた領域の描写である。 私たちはこれを、責任と説明責任を持つ量子AIモデルを構築する方法を理解するためのステップだと考えています。

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