論文の概要: A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18672v3
• Date: Wed, 22 May 2024 02:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-26 20:04:03.354646
• Title: A Comparison Between Invariant and Equivariant Classical and Quantum Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: 不変量と同変量と量子グラフニューラルネットワークの比較
• Authors: Roy T. Forestano, Marçal Comajoan Cara, Gopal Ramesh Dahale, Zhongtian Dong, Sergei Gleyzer, Daniel Justice, Kyoungchul Kong, Tom Magorsch, Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva, Eyup B. Unlu,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)のような深層幾何学的手法は、高エネルギー物理学における様々なデータ解析タスクに活用されている。 典型的なタスクはジェットタグであり、ジェットは異なる特徴とそれらの構成粒子間のエッジ接続を持つ点雲と見なされる。 本稿では,古典的グラフニューラルネットワーク(GNN)と,その量子回路との公平かつ包括的な比較を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.350407101925898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning algorithms are heavily relied on to understand the vast amounts of data from high-energy particle collisions at the CERN Large Hadron Collider (LHC). The data from such collision events can naturally be represented with graph structures. Therefore, deep geometric methods, such as graph neural networks (GNNs), have been leveraged for various data analysis tasks in high-energy physics. One typical task is jet tagging, where jets are viewed as point clouds with distinct features and edge connections between their constituent particles. The increasing size and complexity of the LHC particle datasets, as well as the computational models used for their analysis, greatly motivate the development of alternative fast and efficient computational paradigms such as quantum computation. In addition, to enhance the validity and robustness of deep networks, one can leverage the fundamental symmetries present in the data through the use of invariant inputs and equivariant layers. In this paper, we perform a fair and comprehensive comparison between classical graph neural networks (GNNs) and equivariant graph neural networks (EGNNs) and their quantum counterparts: quantum graph neural networks (QGNNs) and equivariant quantum graph neural networks (EQGNN). The four architectures were benchmarked on a binary classification task to classify the parton-level particle initiating the jet. Based on their AUC scores, the quantum networks were shown to outperform the classical networks. However, seeing the computational advantage of the quantum networks in practice may have to wait for the further development of quantum technology and its associated APIs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習アルゴリズムは、CERN Large Hadron Collider (LHC)における高エネルギー粒子衝突による膨大な量のデータを理解するために、大きく依存している。 このような衝突イベントからのデータは自然にグラフ構造で表すことができる。 したがって、グラフニューラルネットワーク(GNN)のような深層幾何学的手法は、高エネルギー物理学における様々なデータ解析タスクに活用されている。 典型的なタスクはジェットタグであり、ジェットは異なる特徴とそれらの構成粒子間のエッジ接続を持つ点雲と見なされる。 LHC粒子データセットのサイズと複雑さの増大と、その分析に使用される計算モデルが、量子計算のようなより高速で効率的な計算パラダイムの開発を大いに動機付けている。 さらに、ディープネットワークの有効性とロバスト性を高めるために、不変入力と同変層を用いることで、データに存在する基本対称性を利用することができる。 本稿では,古典グラフニューラルネットワーク (GNN) と等変グラフニューラルネットワーク (EGNN) と,量子グラフニューラルネットワーク (QGNN) と等変量子グラフニューラルネットワーク (EQGNN) の相互比較を行った。 4つのアーキテクチャは、ジェットを開始するパルトンレベルの粒子を分類するためにバイナリ分類タスクでベンチマークされた。 AUCのスコアに基づいて、量子ネットワークは古典的ネットワークよりも優れていた。 しかし、実際に量子ネットワークの計算上の優位性を見るためには、量子技術とその関連APIのさらなる開発を待つ必要があるかもしれない。

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