論文の概要: Predicting Ising Model Performance on Quantum Annealers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07388v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 15:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:58:20.238278
• Title: Predicting Ising Model Performance on Quantum Annealers
• Title（参考訳）: 量子アニールにおけるイジングモデルの性能予測
• Authors: Salvatore Certo, Georgios Korpas, Andrew Vlasic, Philip Intallura
• Abstract要約: ハードウェアネイティブなIsing Modelの特性と,その性能を,現在および次世代アニーラーで解析する。 次に、これらの実験をD-Waveの次世代デバイスのプロトタイプに拡張し、さらなる性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: By analyzing the characteristics of hardware-native Ising Models and their performance on current and next generation quantum annealers, we provide a framework for determining the prospect of advantage utilizing adiabatic evolution compared to classical heuristics like simulated annealing. We conduct Ising Model experiments with coefficients drawn from a variety of different distributions and provide a range for the necessary moments of the distributions that lead to frustration in classical heuristics. By identifying the relationships between the linear and quadratic terms of the models, analysis can be done a priori to determine problem instance suitability on annealers. We then extend these experiments to a prototype of D-Wave's next generation device, showing further performance improvements compared to the current Advantage annealers.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアネイティブイジングモデルの特徴と、現在および次世代量子アニーラの性能を解析することにより、シミュレーションアニーラリングのような古典的ヒューリスティックと比較して、断熱的進化を利用した有利性を決定する枠組みを提供する。 我々は、様々な分布から引き出された係数を用いてIsing Model実験を行い、古典的ヒューリスティックスにおけるフラストレーションにつながる分布に必要なモーメントの範囲を提供する。 モデルの線形項と二次項の間の関係を同定することで、解析はアニーラーに問題インスタンス適合性を決定するために事前に行うことができる。 次に、これらの実験をD-Waveの次世代デバイスのプロトタイプに拡張し、現在のアドバンテージアニーラーと比較してさらなる性能向上を示す。

関連論文リスト

• ProGen: Revisiting Probabilistic Spatial-Temporal Time Series Forecasting from a Continuous Generative Perspective Using Stochastic Differential Equations [18.64802090861607]
  ProGen Proは、不確実性を管理しながら依存関係を効果的にキャプチャする堅牢なソリューションを提供する。 4つのベンチマークトラフィックデータセットの実験により、ProGen Proは最先端の決定論的確率モデルより優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T14:37:30Z)
• Energy-Based Diffusion Language Models for Text Generation [126.23425882687195]
  エネルギーベース拡散言語モデル(Energy-based Diffusion Language Model, EDLM)は、拡散ステップごとに全シーケンスレベルで動作するエネルギーベースモデルである。 我々のフレームワークは、既存の拡散モデルよりも1.3$times$のサンプリングスピードアップを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T17:25:56Z)
• Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
  本稿では,連続時間シーケンスデータを表現するために設計された深部力学モデルの新しいファミリを紹介する。 マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。 発振システム、ビデオ、実世界の状態シーケンス(MuJoCo)の実験は、学習可能なエネルギーベース以前のODEが既存のものより優れていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
• Predictive Modeling in the Reservoir Kernel Motif Space [0.9217021281095907]
  本研究では,線形貯水池のカーネルビューに基づく時系列予測手法を提案する。 我々は、我々のアプローチがコア貯水池モデルとどのように関係しているかについての光を遮蔽するアプローチの幾何学的解釈を提供する。 実験では,提案モデルの予測性能と最近の最先端変圧器モデルとの比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T16:12:25Z)
• Predictive Churn with the Set of Good Models [64.05949860750235]
  近似機械学習モデルの集合に対する競合予測の効果について検討する。 ラーショモン集合内のモデル間の係り受けに関する理論的結果を示す。 当社のアプローチは、コンシューマ向けアプリケーションにおいて、より予測し、削減し、混乱を避けるためにどのように使用できるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-12T16:15:25Z)
• A PAC-Bayesian Perspective on the Interpolating Information Criterion [54.548058449535155]
  補間系の性能に影響を及ぼす要因を特徴付ける一般モデルのクラスに対して,PAC-Bayes境界がいかに得られるかを示す。 オーバーパラメータ化モデルに対するテスト誤差が、モデルとパラメータの初期化スキームの組み合わせによって課される暗黙の正規化の品質に依存するかの定量化を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-13T01:48:08Z)
• Differentiating Metropolis-Hastings to Optimize Intractable Densities [51.16801956665228]
  我々はメトロポリス・ハスティングス検層の自動識別アルゴリズムを開発した。 難解な対象密度に対する期待値として表現された目的に対して勾配に基づく最適化を適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-13T17:56:02Z)
• Time Series Continuous Modeling for Imputation and Forecasting with Implicit Neural Representations [15.797295258800638]
  本稿では,実世界のデータでしばしば発生する課題に対処するために,時系列計算と予測のための新しいモデリング手法を提案する。 本手法はシリーズの進化力学の連続時間依存モデルに依存する。 メタラーニングアルゴリズムによって駆動される変調機構は、観測されたタイムウインドウを超えて、見えないサンプルや外挿への適応を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T13:20:04Z)
• Bayesian Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Models using Tensor Regression for Multi-environmental Trials [0.0]
  本稿では,複数の因子が表現型予測に与える影響を考慮したベイズテンソル回帰モデルを提案する。 我々は、モデルのパラメータ間で生じる可能性のある識別可能性の問題を解決するための、事前分布のセットを採用する。 我々は2010年から2019年までのアイルランドにおける小麦生産に関する実世界のデータを分析して、我々のモデルの適用性を探る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-09T19:54:50Z)
• Probabilistic Forecasting Methods for System-Level Electricity Load Forecasting [0.0]
  焦点は短期部門と異なるモデルに焦点を当てている。 長期的な分野からの別のモデルが提示される。 文献のさらなる発展の展望について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T20:07:06Z)
• Improving the Reconstruction of Disentangled Representation Learners via Multi-Stage Modeling [54.94763543386523]
  現在の自己エンコーダに基づく非絡み合い表現学習法は、(集合体)後部をペナルティ化し、潜伏因子の統計的独立を促進することで、非絡み合いを実現する。 本稿では,不整合因子をペナルティに基づく不整合表現学習法を用いて学習する,新しい多段階モデリング手法を提案する。 次に、低品質な再構成を、欠落した関連潜伏変数をモデル化するために訓練された別の深層生成モデルで改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-25T18:51:15Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。