論文の概要: Generative quantum machine learning via denoising diffusion
probabilistic models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05866v1
- Date: Mon, 9 Oct 2023 17:03:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-11 00:19:18.024580
- Title: Generative quantum machine learning via denoising diffusion
probabilistic models
- Title(参考訳): denoising diffusion probabilistic modelによる生成量子機械学習
- Authors: Bingzhi Zhang, Peng Xu, Xiaohui Chen and Quntao Zhuang
- Abstract要約: 量子生成モデルは、絡み合いと重ね合わせによって強化され、古典的および量子データの学習に新たな洞察をもたらした。
量子データの効率よく学習可能な生成学習を実現するために,QuDDPM(quantum denoising diffusion probabilistic Model)を提案する。
相関量子ノイズモデル学習におけるQuDDPMの能力と、量子データの非分布の位相構造を学習する能力を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.439525936236166
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep generative models are key-enabling technology to computer vision, text
generation and large language models. Denoising diffusion probabilistic models
(DDPMs) have recently gained much attention due to their ability to generate
diverse and high-quality samples in many computer vision tasks, as well as to
incorporate flexible model architectures and relatively simple training scheme.
Quantum generative models, empowered by entanglement and superposition, have
brought new insight to learning classical and quantum data. Inspired by the
classical counterpart, we propose the quantum denoising diffusion probabilistic
models (QuDDPM) to enable efficiently trainable generative learning of quantum
data. QuDDPM adopts sufficient layers of circuits to guarantee expressivity,
while introduces multiple intermediate training tasks as interpolation between
the target distribution and noise to avoid barren plateau and guarantee
efficient training. We demonstrate QuDDPM's capability in learning correlated
quantum noise model and learning topological structure of nontrivial
distribution of quantum data.
- Abstract(参考訳): 深層生成モデルはコンピュータビジョン、テキスト生成、および大規模言語モデルにとって重要な技術である。
denoising diffusion probabilistic models (ddpms) は、多くのコンピュータビジョンタスクで多様で高品質なサンプルを生成する能力と、柔軟なモデルアーキテクチャと比較的単純なトレーニングスキームを組み込むことによって、最近注目を集めている。
量子生成モデルは、絡み合いと重ね合わせによって強化され、古典的および量子データの学習に新たな洞察をもたらした。
量子化拡散確率モデル(QuDDPM)を提案し,量子データの学習を効率的に学習できるようにする。
quddpmは、表現性を保証するのに十分な回路層を採用する一方で、ターゲット分布とノイズの補間として複数の中間トレーニングタスクを導入し、不毛高原を避け、効率的なトレーニングを保証する。
量子ノイズモデルの学習と量子データの非自明分布の位相構造学習におけるquddpmの能力を示す。
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