Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Deep Equilibrium Models

論文の概要: Quantum Deep Equilibrium Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23940v1
Date: Thu, 31 Oct 2024 13:54:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:02:34.499269
Title: Quantum Deep Equilibrium Models
Title（参考訳）: 量子深部平衡モデル
Authors: Philipp Schleich, Marta Skreta, Lasse B. Kristensen, Rodrigo A. Vargas-Hernández, Alán Aspuru-Guzik,
Abstract要約: 本稿では,量子機械学習モデルのパラメータを学習するトレーニングパラダイムであるQuantum Deep Equilibrium Models (QDEQ)を紹介する。 QDEQは、既存の同等のベースラインモデルと競合するだけでなく、5倍以上のレイヤを持つネットワークよりも高いパフォーマンスを実現している。このことは、QDEQパラダイムが与えられたタスクに対してより浅い量子回路を開発するのに利用できることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5853439776721878
License:
Abstract: The feasibility of variational quantum algorithms, the most popular correspondent of neural networks on noisy, near-term quantum hardware, is highly impacted by the circuit depth of the involved parametrized quantum circuits (PQCs). Higher depth increases expressivity, but also results in a detrimental accumulation of errors. Furthermore, the number of parameters involved in the PQC significantly influences the performance through the necessary number of measurements to evaluate gradients, which scales linearly with the number of parameters. Motivated by this, we look at deep equilibrium models (DEQs), which mimic an infinite-depth, weight-tied network using a fraction of the memory by employing a root solver to find the fixed points of the network. In this work, we present Quantum Deep Equilibrium Models (QDEQs): a training paradigm that learns parameters of a quantum machine learning model given by a PQC using DEQs. To our knowledge, no work has yet explored the application of DEQs to QML models. We apply QDEQs to find the parameters of a quantum circuit in two settings: the first involves classifying MNIST-4 digits with 4 qubits; the second extends it to 10 classes of MNIST, FashionMNIST and CIFAR. We find that QDEQ is not only competitive with comparable existing baseline models, but also achieves higher performance than a network with 5 times more layers. This demonstrates that the QDEQ paradigm can be used to develop significantly more shallow quantum circuits for a given task, something which is essential for the utility of near-term quantum computers. Our code is available at https://github.com/martaskrt/qdeq.
Abstract（参考訳）: 雑音、短期量子ハードウェア上でのニューラルネットワークの最も一般的な対応である変分量子アルゴリズムの実現可能性は、関連するパラメトリック量子回路(PQC)の回路深さに大きく影響される。より深い深さは表現力を増加させるが、結果としてエラーが減少する。さらに、PQCに関わるパラメータの数は、パラメータの数と線形にスケールする勾配を評価するために必要な測定数を通じて、性能に大きく影響する。そこで本研究では, 根解器を用いてネットワークの固定点を求めることにより, メモリのごく一部を用いて, 無限深度で重み付けされたネットワークを模倣するディープ均衡モデル(DEQ)について検討する。本稿では,量子深度平衡モデル(QDEQs: Quantum Deep Equilibrium Models: QDEQs):DECを用いてPQCが与える量子機械学習モデルのパラメータを学習する訓練パラダイムを提案する。我々の知る限りでは、QMLモデルへのDECの適用についてはまだ検討されていない。まず、MNIST-4桁を4キュービットで分類し、次に、MNIST、FashionMNIST、CIFARの10クラスに拡張する。 QDEQは、既存の同等のベースラインモデルと競合するだけでなく、5倍以上のレイヤを持つネットワークよりも高いパフォーマンスを実現している。このことは、QDEQパラダイムが与えられたタスクに対してより浅い量子回路を開発するのに利用できることを示している。私たちのコードはhttps://github.com/martaskrt/qdeq.comから入手可能です。

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