論文の概要: Quantum Inception Score

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12163v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 20:28:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 02:55:52.396523
• Title: Quantum Inception Score
• Title（参考訳）: 量子開始スコア
• Authors: Akira Sone and Naoki Yamamoto
• Abstract要約: 本稿では,量子生成モデルの品質を評価するために,量子開始スコアを提案する。 この提案された尺度の下では、量子生成モデルは古典的モデルよりも優れた品質が得られることが証明されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5191792224645408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the great success of classical generative models in machine learning, enthusiastic exploration of their quantum version has recently started. To depart on this journey, it is important to develop a relevant metric to evaluate the quality of quantum generative models; in the classical case, one such examples is the inception score. In this paper, we propose the quantum inception score, which relates the quality to the classical capacity of the quantum channel that classifies a given dataset. We prove that, under this proposed measure, the quantum generative models provide better quality than their classical counterparts because of the presence of quantum coherence and entanglement. Finally, we harness the quantum fluctuation theorem to characterize the physical limitation of the quality of quantum generative models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における古典的生成モデルの成功に触発されて、量子バージョンの熱心な探索が最近始まった。 この旅に出発するためには、量子生成モデルの質を評価するための関連する計量を開発することが重要である。 本稿では、与えられたデータセットを分類する量子チャネルの古典的容量と品質を関連付ける量子開始スコアを提案する。 この提案した尺度の下では、量子生成モデルは量子コヒーレンスと絡み合いの存在により、従来のモデルよりも優れた品質を提供する。 最後に、量子ゆらぎ定理を用いて、量子生成モデルの品質の物理的制限を特徴づける。

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