論文の概要: Enhancing Graph Neural Networks with Quantum Computed Encodings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20519v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 14:56:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 14:27:51.364807
• Title: Enhancing Graph Neural Networks with Quantum Computed Encodings
• Title（参考訳）: 量子計算エンコーディングによるグラフニューラルネットワークの拡張
• Authors: Slimane Thabet, Romain Fouilland, Mehdi Djellabi, Igor Sokolov, Sachin Kasture, Louis-Paul Henry, Lo\"ic Henriet
• Abstract要約: グラフ変換器に適した位置符号化の新たなファミリーを提案する。 これらのエンコーディングは、量子系に固有の長距離相関を利用する。 標準ベンチマークや大規模データセットでは,最先端モデルの性能向上が期待できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.884651553431727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformers are increasingly employed for graph data, demonstrating competitive performance in diverse tasks. To incorporate graph information into these models, it is essential to enhance node and edge features with positional encodings. In this work, we propose novel families of positional encodings tailored for graph transformers. These encodings leverage the long-range correlations inherent in quantum systems, which arise from mapping the topology of a graph onto interactions between qubits in a quantum computer. Our inspiration stems from the recent advancements in quantum processing units, which offer computational capabilities beyond the reach of classical hardware. We prove that some of these quantum features are theoretically more expressive for certain graphs than the commonly used relative random walk probabilities. Empirically, we show that the performance of state-of-the-art models can be improved on standard benchmarks and large-scale datasets by computing tractable versions of quantum features. Our findings highlight the potential of leveraging quantum computing capabilities to potentially enhance the performance of transformers in handling graph data.
• Abstract（参考訳）: グラフデータにはトランスフォーマーがますます使われており、様々なタスクで競合性能を示している。 これらのモデルにグラフ情報を組み込むためには、位置エンコーディングによるノードとエッジの特徴の強化が不可欠である。 本研究では,グラフ変換器に適した位置符号化の新たなファミリーを提案する。 これらのエンコーディングは、量子コンピュータ内の量子ビット間の相互作用にグラフのトポロジーをマッピングすることで生じる、量子システムに固有の長距離相関を利用する。 私たちのインスピレーションは、量子処理ユニットの最近の進歩に起因しています。 これらの量子特徴のいくつかは、理論上、一般的な相対ランダムウォーク確率よりも、あるグラフに対してより表現的であることが証明される。 実験により,量子機能の扱いやすいバージョンを計算することにより,標準ベンチマークや大規模データセットにおいて最先端モデルの性能が向上することを示す。 本研究は,グラフデータ処理における変圧器の性能向上に量子コンピューティング機能を活用する可能性を明らかにする。

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