論文の概要: tn4ml: Tensor Network Training and Customization for Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13090v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 17:57:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:07:29.344380
• Title: tn4ml: Tensor Network Training and Customization for Machine Learning
• Title（参考訳）: tn4ml: 機械学習のためのテンソルネットワークトレーニングとカスタマイズ
• Authors: Ema Puljak, Sergio Sanchez-Ramirez, Sergi Masot-Llima, Jofre Vallès-Muns, Artur Garcia-Saez, Maurizio Pierini,
• Abstract要約: tn4mlは、ニューラルネットワークを機械学習タスクにシームレスに統合するように設計された新しいライブラリである。 既存の機械学習フレームワークにインスパイアされたこのライブラリは、データ埋め込み、客観的関数定義、モデルトレーニングのためのモジュールを備えた、ユーザフレンドリな構造を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8799686507544172
• License:
• Abstract: Tensor Networks have emerged as a prominent alternative to neural networks for addressing Machine Learning challenges in foundational sciences, paving the way for their applications to real-life problems. This paper introduces tn4ml, a novel library designed to seamlessly integrate Tensor Networks into optimization pipelines for Machine Learning tasks. Inspired by existing Machine Learning frameworks, the library offers a user-friendly structure with modules for data embedding, objective function definition, and model training using diverse optimization strategies. We demonstrate its versatility through two examples: supervised learning on tabular data and unsupervised learning on an image dataset. Additionally, we analyze how customizing the parts of the Machine Learning pipeline for Tensor Networks influences performance metrics.
• Abstract（参考訳）: Tensor Networksは、基礎科学における機械学習の課題に対処するニューラルネットワークの顕著な代替手段として登場し、彼らのアプリケーションが現実の課題に到達するための道を開いた。 本稿では,機械学習タスクの最適化パイプラインにテンソルネットワークをシームレスに統合する新しいライブラリtn4mlを紹介する。 既存の機械学習フレームワークにインスパイアされたこのライブラリは、さまざまな最適化戦略を使用したデータ埋め込み、客観的関数定義、モデルトレーニングのためのモジュールを備えた、ユーザフレンドリな構造を提供する。 表形式のデータに対する教師あり学習と、画像データセットにおける教師なし学習の2つの例を通して、その汎用性を実証する。 さらに、Tensor Networksのための機械学習パイプラインの部分のカスタマイズがパフォーマンス指標にどのように影響するかを分析する。

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