論文の概要: Quantum Inception Score

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12163v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 18:26:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 13:57:08.478871
• Title: Quantum Inception Score
• Title（参考訳）: 量子開始スコア
• Authors: Akira Sone, Akira Tanji, Naoki Yamamoto,
• Abstract要約: 本稿では,量子発生器の量子開始スコア(qIS)を提案する。 QISは、与えられたデータセットを分類する量子チャネルのホレボ情報に品質を関連付ける。 量子生成モデルとして1次元スピンチェーンモデルの品質評価にQISを適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.39102514525861415
• 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 example is the (classical) inception score (cIS). In this paper, as a natural extension of cIS, we propose the quantum inception score (qIS) for quantum generators. Importantly, qIS relates the quality to the Holevo information of the quantum channel that classifies a given dataset. In this context, we show several properties of qIS. First, qIS is greater than or equal to the corresponding cIS, which is defined through projection measurements on the system output. Second, the difference between qIS and cIS arises from the presence of quantum coherence, as characterized by the resource theory of asymmetry. Third, when a set of entangled generators is prepared, there exists a classifying process leading to the further enhancement of qIS. Fourth, we harness the quantum fluctuation theorem to characterize the physical limitation of qIS. Finally, we apply qIS to assess the quality of the one-dimensional spin chain model as a quantum generative model, with the quantum convolutional neural network as a quantum classifier, for the phase classification problem in the quantum many-body physics.
• 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指標を開発することが重要である。 本稿では,cISの自然な拡張として,量子発生器の量子開始スコア(qIS)を提案する。 重要な点として、QISは、与えられたデータセットを分類する量子チャネルのホレボ情報に品質を関連付ける。 この文脈では、qISのいくつかの特性を示す。 第一に、qISは対応するcISよりも大きいか等しいかであり、システム出力の投影測定によって定義される。 第2に、QISとcISの違いは、非対称性の資源理論によって特徴づけられるように、量子コヒーレンスの存在から生じる。 第3に、絡み合ったジェネレータのセットを用意した場合には、QISのさらなる拡張につながる分類プロセスが存在する。 第4に、量子ゆらぎ定理を利用して、QISの物理的極限を特徴づける。 最後に、量子多体物理学における位相分類問題に対して、量子畳み込みニューラルネットワークを量子分類器として、量子生成モデルとして1次元スピンチェーンモデルの品質を評価するためにqISを適用した。

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