論文の概要: Transfer entropy and O-information to detect grokking in tensor network multi-class classification problems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23346v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 08:53:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.329338
• Title: Transfer entropy and O-information to detect grokking in tensor network multi-class classification problems
• Title（参考訳）: テンソルネットワーク多クラス分類問題におけるグラッキング検出のための転送エントロピーとO情報
• Authors: Domenico Pomarico, Roberto Cilli, Alfonso Monaco, Loredana Bellantuono, Marianna La Rocca, Tommaso Maggipinto, Giuseppe Magnifico, Marlis Ontivero Ortega, Ester Pantaleo, Sabina Tangaro, Sebastiano Stramaglia, Roberto Bellotti, Nicola Amoroso,
• Abstract要約: マトリックス製品状態(MPS)分類器の3クラス問題に対するトレーニングダイナミクスについて検討した。 記憶の後に一般化が突然現れるグラッキング現象について検討する。 以上の結果から,MNIST課題は急激な絡み合い遷移と冗長な情報のピークと一致し,過度に適合した超スペクトルモデルでは相乗的,乱れのある動作が保たれることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6222849132943892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum-enhanced machine learning, encompassing both quantum algorithms and quantum-inspired classical methods such as tensor networks, offers promising tools for extracting structure from complex, high-dimensional data. In this work, we study the training dynamics of Matrix Product State (MPS) classifiers applied to three-class problems, using both fashion MNIST and hyper-spectral satellite imagery as representative datasets. We investigate the phenomenon of grokking, where generalization emerges suddenly after memorization, by tracking entanglement entropy, local magnetization, and model performance across training sweeps. Additionally, we employ information theory tools to gain deeper insights: transfer entropy is used to reveal causal dependencies between label-specific quantum masks, while O-information captures the shift from synergistic to redundant correlations among class outputs. Our results show that grokking in the fashion MNIST task coincides with a sharp entanglement transition and a peak in redundant information, whereas the overfitted hyper-spectral model retains synergistic, disordered behavior. These findings highlight the relevance of high-order information dynamics in quantum-inspired learning and emphasize the distinct learning behaviors that emerge in multi-class classification, offering a principled framework to interpret generalization in quantum machine learning architectures.
• Abstract（参考訳）: 量子アルゴリズムとテンソルネットワークのような量子インスパイアされた古典的手法の両方を含む量子強化機械学習は、複雑な高次元データから構造を抽出するための有望なツールを提供する。 本研究では,MNISTとハイパースペクトル衛星画像の両方を代表的なデータセットとして用いて,マトリックス製品状態(MPS)分類器の3クラス問題に対するトレーニングダイナミクスについて検討する。 本研究では, ゆがみエントロピー, 局所磁化, モデル性能を追跡することにより, 記憶の後に一般化が突然現れるグルーキング現象について検討する。 転送エントロピーは、ラベル固有の量子マスク間の因果関係を明らかにするのに使われ、一方、O-インフォメーションは、クラス出力間の相乗的から冗長な相関のシフトを捉えます。 以上の結果から,MNIST課題は急激な絡み合い遷移や冗長な情報のピークと一致し,過度に適合した超スペクトルモデルでは相乗的,乱れのある動作が保たれることがわかった。 これらの知見は、量子化学習における高次情報力学の関連性を強調し、多クラス分類で現れる異なる学習行動を強調し、量子機械学習アーキテクチャにおける一般化を解釈するための原則的枠組みを提供する。

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