論文の概要: Learning complexity gradually in quantum machine learning models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11954v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 19:00:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:35:28.015247
• Title: Learning complexity gradually in quantum machine learning models
• Title（参考訳）: 量子機械学習モデルにおける学習複雑性の段階的変化
• Authors: Erik Recio-Armengol, Franz J. Schreiber, Jens Eisert, Carlos Bravo-Prieto,
• Abstract要約: トレーニングセット全体に対して情報的データポイントを優先するフレームワークを提案する。 情報的サンプルに選択的に焦点をあてることで、パラメータ空間のより好ましい領域に向けて最適化プロセスのステアリングを目指す。 この戦略は,量子機械学習モデルの性能向上に有効である可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.29998889086656577
• License:
• Abstract: Quantum machine learning is an emergent field that continues to draw significant interest for its potential to offer improvements over classical algorithms in certain areas. However, training quantum models remains a challenging task, largely because of the difficulty in establishing an effective inductive bias when solving high-dimensional problems. In this work, we propose a training framework that prioritizes informative data points over the entire training set. This approach draws inspiration from classical techniques such as curriculum learning and hard example mining to introduce an additional inductive bias through the training data itself. By selectively focusing on informative samples, we aim to steer the optimization process toward more favorable regions of the parameter space. This data-centric approach complements existing strategies such as warm-start initialization methods, providing an additional pathway to address performance challenges in quantum machine learning. We provide theoretical insights into the benefits of prioritizing informative data for quantum models, and we validate our methodology with numerical experiments on selected recognition tasks of quantum phases of matter. Our findings indicate that this strategy could be a valuable approach for improving the performance of quantum machine learning models.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(quantum machine learning)は、特定の領域における古典的なアルゴリズムよりも改善を提供する可能性に対して、引き続き大きな関心を集めている分野である。 しかし、量子モデルのトレーニングは、高次元の問題を解決する際に効果的な帰納バイアスを確立するのが困難であるため、依然として難しい課題である。 本研究では,学習セット全体に対して情報的データポイントを優先するトレーニングフレームワークを提案する。 このアプローチは、カリキュラム学習やハードサンプルマイニングといった古典的なテクニックからインスピレーションを得て、トレーニングデータ自体を通じて追加の帰納バイアスを導入する。 情報的サンプルに選択的に焦点をあてることで、パラメータ空間のより好ましい領域に向けて最適化プロセスのステアリングを目指す。 このデータ中心のアプローチは、ウォームスタート初期化メソッドのような既存の戦略を補完し、量子機械学習のパフォーマンス問題に対処するための追加の経路を提供する。 量子モデルに対する情報的データの優先順位付けの利点に関する理論的知見を提供し、物質相の選択された認識タスクに関する数値実験により方法論を検証した。 この戦略は,量子機械学習モデルの性能向上に有効である可能性が示唆された。

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