論文の概要: VIOLET: Visual Analytics for Explainable Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15276v1
- Date: Sat, 23 Dec 2023 15:06:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-27 18:51:53.582954
- Title: VIOLET: Visual Analytics for Explainable Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: VIOLET: 説明可能な量子ニューラルネットワークのためのビジュアル分析
- Authors: Shaolun Ruan, Zhiding Liang, Qiang Guan, Paul Griffin, Xiaolin Wen,
Yanna Lin, Yong Wang
- Abstract要約: VIOLETは、量子ニューラルネットワークの説明可能性を改善するための、新しいビジュアル分析手法である。
可視化ビューはAnsatz View, Feature View, Satellite chartの3つを開発した。
VOLETは2つのケーススタディと12のドメインエキスパートとの詳細なインタビューを通じて評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.3356849928129
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid development of Quantum Machine Learning, quantum neural
networks (QNN) have experienced great advancement in the past few years,
harnessing the advantages of quantum computing to significantly speed up
classical machine learning tasks. Despite their increasing popularity, the
quantum neural network is quite counter-intuitive and difficult to understand,
due to their unique quantum-specific layers (e.g., data encoding and
measurement) in their architecture. It prevents QNN users and researchers from
effectively understanding its inner workings and exploring the model training
status. To fill the research gap, we propose VIOLET, a novel visual analytics
approach to improve the explainability of quantum neural networks. Guided by
the design requirements distilled from the interviews with domain experts and
the literature survey, we developed three visualization views: the Encoder View
unveils the process of converting classical input data into quantum states, the
Ansatz View reveals the temporal evolution of quantum states in the training
process, and the Feature View displays the features a QNN has learned after the
training process. Two novel visual designs, i.e., satellite chart and augmented
heatmap, are proposed to visually explain the variational parameters and
quantum circuit measurements respectively. We evaluate VIOLET through two case
studies and in-depth interviews with 12 domain experts. The results demonstrate
the effectiveness and usability of VIOLET in helping QNN users and developers
intuitively understand and explore quantum neural networks
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習の急速な発展に伴い、量子ニューラルネットワーク(QNN)はここ数年で大きな進歩を遂げ、古典的な機械学習タスクを大幅に高速化する量子コンピューティングの利点を活用している。
その人気は高まっているが、量子ニューラルネットワークは、そのアーキテクチャにおいてユニークな量子特異的層(例えば、データエンコーディングと測定)のため、非常に直観的かつ理解が難しい。
qnnのユーザや研究者がその内部動作を効果的に理解し、モデルのトレーニング状況を探求することを妨げる。
研究ギャップを埋めるために、量子ニューラルネットワークの説明可能性を改善するための新しい視覚分析手法VIOLETを提案する。
Encoder Viewは古典的な入力データを量子状態に変換するプロセスを明らかにし、Ansatz Viewはトレーニングプロセスにおける量子状態の時間的進化を明らかにし、Feature Viewはトレーニングプロセス後にQNNが学んだ特徴を表示する。
2つの新しいビジュアルデザイン、すなわち衛星チャートと拡張ヒートマップを提案し、それぞれ変動パラメータと量子回路の測定を視覚的に説明する。
VOLETは2つのケーススタディと12のドメインエキスパートとの詳細なインタビューを通じて評価した。
結果は、qnnユーザや開発者が量子ニューラルネットワークを直感的に理解し探索する上で、violetの有効性と使い勝手を示す。
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