論文の概要: Quantum-Noise-driven Generative Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12013v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 09:09:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:57:24.525716
• Title: Quantum-Noise-driven Generative Diffusion Models
• Title（参考訳）: 量子ノイズ駆動生成拡散モデル
• Authors: Marco Parigi, Stefano Martina, Filippo Caruso
• Abstract要約: 実量子システムで実験的に検証できる3つの量子ノイズ駆動生成拡散モデルを提案する。 我々の結果は、新しい量子インスパイアされた、あるいは量子ベースの生成拡散アルゴリズムの道を開くことが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8416014644193066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models realized with machine learning techniques are powerful tools to infer complex and unknown data distributions from a finite number of training samples in order to produce new synthetic data. Diffusion models are an emerging framework that have recently overcome the performance of the generative adversarial networks in creating synthetic text and high-quality images. Here, we propose and discuss the quantum generalization of diffusion models, i.e., three quantum-noise-driven generative diffusion models that could be experimentally tested on real quantum systems. The idea is to harness unique quantum features, in particular the non-trivial interplay among coherence, entanglement and noise that the currently available noisy quantum processors do unavoidably suffer from, in order to overcome the main computational burdens of classical diffusion models during inference. Hence, we suggest to exploit quantum noise not as an issue to be detected and solved but instead as a very remarkably beneficial key ingredient to generate much more complex probability distributions that would be difficult or even impossible to express classically, and from which a quantum processor might sample more efficiently than a classical one. Therefore, our results are expected to pave the way for new quantum-inspired or quantum-based generative diffusion algorithms addressing more powerfully classical tasks as data generation/prediction with widespread real-world applications ranging from climate forecasting to neuroscience, from traffic flow analysis to financial forecasting.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術で実現された生成モデルは、新しい合成データを生成するために、有限個のトレーニングサンプルから複雑な未知のデータ分布を推測する強力なツールである。 拡散モデルは、最近、合成テキストと高品質な画像を作成する際に、生成する敵ネットワークの性能を克服する新しいフレームワークである。 本稿では,実量子系上で実験的に検証可能な3つの量子ノイズ駆動生成拡散モデルについて,拡散モデルの量子一般化を提案する。 このアイデアは、ユニークな量子機能、特に現在利用可能なノイズ量子プロセッサが避けられないほど苦しむコヒーレンス、絡み合い、ノイズの間の非自明な相互作用を利用して、推論中に古典的な拡散モデルの主要な計算負荷を克服する。 したがって、量子ノイズを検出・解決すべき問題としてではなく、より複雑な確率分布を生成するために非常に有益な鍵成分として、古典的に表現することが困難、あるいは不可能であり、そこから量子プロセッサが古典的よりも効率的にサンプリングすることを提案する。 そこで,本研究では,気候予測から神経科学,交通の流れ解析から金融予測まで,現実世界に広く応用されるデータ生成/予測として,より強力な古典的タスクに対処する,量子インスパイアや量子ベースの生成拡散アルゴリズムへの道を開くことが期待されている。

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