論文の概要: Arbitrary Polynomial Separations in Trainable Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08606v3
• Date: Mon, 23 Dec 2024 17:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 12:13:08.519108
• Title: Arbitrary Polynomial Separations in Trainable Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: トレーニング可能な量子機械学習における任意多項式分離
• Authors: Eric R. Anschuetz, Xun Gao,
• Abstract要約: 量子機械学習の最近の理論的結果は、量子ニューラルネットワーク(QNN)の表現力とトレーニング可能性との一般的なトレードオフを示している。 我々は、文脈性が表現性分離の源であることを示し、この性質を持つ他の学習タスクが量子学習アルゴリズムの使用の自然な設定である可能性を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8532753451809455
• License:
• Abstract: Recent theoretical results in quantum machine learning have demonstrated a general trade-off between the expressive power of quantum neural networks (QNNs) and their trainability; as a corollary of these results, practical exponential separations in expressive power over classical machine learning models are believed to be infeasible as such QNNs take a time to train that is exponential in the model size. We here circumvent these negative results by constructing a hierarchy of efficiently trainable QNNs that exhibit unconditionally provable, polynomial memory separations of arbitrary constant degree over classical neural networks -- including state-of-the-art models, such as Transformers -- in performing a classical sequence modeling task. This construction is also computationally efficient, as each unit cell of the introduced class of QNNs only has constant gate complexity. We show that contextuality -- informally, a quantitative notion of semantic ambiguity -- is the source of the expressivity separation, suggesting that other learning tasks with this property may be a natural setting for the use of quantum learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習の最近の理論的結果は、量子ニューラルネットワーク(QNN)の表現力とトレーニング性の間の一般的なトレードオフを示しており、これらの結果のまとめとして、古典的な機械学習モデルよりも表現力の実用的な指数的な分離は、モデルサイズで指数関数的なトレーニングを行うのに時間がかかると信じられている。 本稿では、古典的シーケンスモデリングタスクの実行において、トランスフォーマーのような最先端のモデルを含む古典的ニューラルネットワーク上で、任意の一定度の多項式メモリ分離を無条件で証明可能な、効率的なトレーニング可能なQNNの階層を構築することにより、これらの負の結果を回避する。この構成はまた、導入されたQNNの各単位セルは、一定のゲートの複雑さしか持たないため、計算的に効率的である。非公式に、意味的あいまいさの定量的概念が、表現性分離の源であることを示し、この性質を持つ他の学習タスクが量子学習アルゴリズムの使用の自然な設定であることを示唆する。

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