論文の概要: Equilibrium Propagation: the Quantum and the Thermal Cases
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08467v1
- Date: Tue, 14 May 2024 09:43:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.812835
- Title: Equilibrium Propagation: the Quantum and the Thermal Cases
- Title（参考訳）: 平衡伝播 : 量子と熱の場合
- Authors: Serge Massar, Bortolo Matteo Mognetti,
- Abstract要約: 平衡伝播(Equilibrium propagation)は、ネットワークがエネルギー関数の最小値である人工ニューラルネットワークの使用と訓練のための、最近導入された手法である。
ここでは、量子ニューラルネットワークを基底状態とする平衡伝播の自然な量子一般化が存在することを示す。
次に、有限温度での平衡伝播の解析を拡張し、熱ゆらぎにより、トレーニング中に出力層をクランプすることなく自然にネットワークを訓練できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Equilibrium propagation is a recently introduced method to use and train artificial neural networks in which the network is at the minimum (more generally extremum) of an energy functional. Equilibrium propagation has shown good performance on a number of benchmark tasks. Here we extend equilibrium propagation in two directions. First we show that there is a natural quantum generalization of equilibrium propagation in which a quantum neural network is taken to be in the ground state (more generally any eigenstate) of the network Hamiltonian, with a similar training mechanism that exploits the fact that the mean energy is extremal on eigenstates. Second we extend the analysis of equilibrium propagation at finite temperature, showing that thermal fluctuations allow one to naturally train the network without having to clamp the output layer during training. We also study the low temperature limit of equilibrium propagation.
- Abstract（参考訳）: 平衡伝播(Equilibrium propagation)は、ネットワークがエネルギー関数の最小(より一般的には極端)である人工ニューラルネットワークの使用と訓練を行う方法である。
平衡伝播は多くのベンチマークタスクで良いパフォーマンスを示している。
ここでは平衡伝播を2方向に拡張する。
まず、量子ニューラルネットワークがハミルトニアンネットワークの基底状態(より一般的には任意の固有状態)にあるとみなす平衡伝播の自然な量子一般化と、平均エネルギーが固有状態上で極大であるという事実を生かした同様の訓練機構が示される。
次に、有限温度での平衡伝播の解析を拡張し、熱ゆらぎにより、トレーニング中に出力層をクランプすることなく自然にネットワークを訓練できることを示す。
また,平衡伝播の低温限界についても検討した。
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