論文の概要: Quantum Equilibrium Propagation: Gradient-Descent Training of Quantum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00879v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 21:58:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 02:56:53.380149
• Title: Quantum Equilibrium Propagation: Gradient-Descent Training of Quantum Systems
• Title（参考訳）: 量子平衡伝播:量子系のグラディエント・ディフレッシュトレーニング
• Authors: Benjamin Scellier,
• Abstract要約: 平衡伝播はエネルギーベースのシステムのトレーニングフレームワークである。 EPはシステム物理を用いてコスト関数の勾配勾配を求める。 EPを量子系に拡張し、最小化されるエネルギー関数は平均エネルギー関数である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Equilibrium propagation (EP) is a training framework for energy-based systems, i.e. systems whose physics minimizes an energy function. EP has been explored in various classical physical systems such as resistor networks, elastic networks, the classical Ising model and coupled phase oscillators. A key advantage of EP is that it achieves gradient descent on a cost function using the physics of the system to extract the weight gradients, making it a candidate for the development of energy-efficient processors for machine learning. We extend EP to quantum systems, where the energy function that is minimized is the mean energy functional (expectation value of the Hamiltonian), whose minimum is the ground state of the Hamiltonian. As examples, we study the settings of the transverse-field Ising model and the quantum harmonic oscillator network -- quantum analogues of the Ising model and elastic network.
• Abstract（参考訳）: 平衡伝播(Equilibrium propagation、EP)は、エネルギーベースのシステム、すなわち物理がエネルギー関数を最小化するシステムの訓練フレームワークである。 EPは、抵抗ネットワーク、弾性ネットワーク、古典的イジングモデル、結合位相発振器など、様々な古典的物理システムで研究されている。 EPの重要な利点は、システムの物理学を用いて重量勾配を抽出するコスト関数の勾配勾配を達成し、機械学習のためのエネルギー効率の良いプロセッサの開発候補となることである。 EP を量子系に拡張し、最小化されるエネルギー関数は平均エネルギー汎関数(ハミルトニアンの観測値)であり、最小はハミルトニアン基底状態である。 例として、横場イジングモデルと量子調和振動子ネットワーク(イジングモデルと弾性ネットワークの量子アナログ)の設定について検討する。

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