論文の概要: An em algorithm for quantum Boltzmann machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21569v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 07:59:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.858322
- Title: An em algorithm for quantum Boltzmann machines
- Title（参考訳）: 量子ボルツマンマシンのエムアルゴリズム
- Authors: Takeshi Kimura, Kohtaro Kato, Masahito Hayashi,
- Abstract要約: 我々は、量子ボルツマンマシンを訓練するためのエムアルゴリズムの量子バージョンを開発する。
量子効果を隠蔽層に限定した半量子制限ボルツマンマシンにアルゴリズムを実装した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.40469032705598
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We develop a quantum version of the em algorithm for training quantum Boltzmann machines. The em algorithm is an information-geometric extension of the well-known expectation-maximization (EM) algorithm, offering a structured alternative to gradient-based methods with potential advantages in stability and convergence. We implement the algorithm on a semi-quantum restricted Boltzmann machine, where quantum effects are confined to the hidden layer. This structure enables analytical update rules while preserving quantum expressivity. Numerical experiments on benchmark datasets show that the proposed method achieves stable learning and outperforms gradient-based training in several cases. These results demonstrate the potential of information-geometric optimization for quantum machine learning, particularly in settings where standard methods struggle due to non-commutativity or vanishing gradients.
- Abstract（参考訳）: 我々は、量子ボルツマンマシンを訓練するためのエムアルゴリズムの量子バージョンを開発する。
Emアルゴリズムは、よく知られた予測最大化(EM)アルゴリズムの情報幾何学的拡張であり、安定性と収束性の潜在的な利点を持つ勾配に基づく手法の代替として構造化された手段を提供する。
量子効果を隠蔽層に限定した半量子制限ボルツマンマシンにアルゴリズムを実装した。
この構造は、量子表現性を維持しながら解析的な更新規則を可能にする。
ベンチマークデータセットの数値実験により,提案手法は安定した学習を実現し,いくつかのケースにおいて勾配に基づく訓練より優れていた。
これらの結果は、量子機械学習における情報幾何学的最適化の可能性を示し、特に非可換性や消失勾配によって標準手法が苦労する環境では顕著である。
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