1QC Ware, Palo Alto, USA ja Pariisi, Ranska
2IRIF, CNRS – Pariisin yliopisto, Ranska
3Indian Institute of Technology Roorkee, Intia
4F. Hoffmann La Roche AG
Onko tämä artikkeli mielenkiintoinen vai haluatko keskustella? Scite tai jätä kommentti SciRate.
Abstrakti
Kvanttikoneoppimistekniikoita on ehdotettu tapana parantaa suorituskykyä koneoppimissovelluksissa.
Tässä artikkelissa esittelemme kaksi uutta kvanttimenetelmää neuroverkoille. Ensimmäinen niistä on kvanttiortogonaalinen hermoverkko, joka perustuu kvanttipyramidipiiriin ortogonaalisen matriisin kertomisen toteuttamisen rakennuspalikkana. Tarjoamme tehokkaan tavan kouluttaa tällaisia ortogonaalisia hermoverkkoja; uudet algoritmit ovat yksityiskohtaisia sekä klassisille että kvanttilaitteistoille, joissa molempien on todistettu skaalautuvan asymptoottisesti paremmin kuin aiemmin tunnetut harjoitusalgoritmit.
Toinen menetelmä on kvanttiavusteiset neuroverkot, joissa kvanttitietokoneella suoritetaan sisäinen tuoteestimaatio klassisten hermoverkkojen päättelemiseksi ja harjoittamiseksi.
Tämän jälkeen esittelemme laajoja lääketieteellisiin kuvien luokittelutehtäviin sovellettuja kokeita nykyaikaisella kvanttilaitteistolla, jossa vertaamme erilaisia kvanttimenetelmiä klassisiin sekä todellisilla kvanttilaitteistoilla että simulaattoreilla. Tuloksemme osoittavat, että kvantti- ja klassiset hermoverkot tuottavat samanlaista tarkkuustasoa, mikä tukee lupausta, että kvanttimenetelmät voivat olla hyödyllisiä visuaalisten tehtävien ratkaisemisessa, kun otetaan huomioon paremman kvanttilaitteiston tulo.
► BibTeX-tiedot
► Viitteet
[1] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim ja Seth Lloyd. "Kvanttialgoritmi lineaarisille yhtälöjärjestelmille". Fyysinen katsastuskirjeet 103, 150502 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502
[2] Seth Lloyd, Masoud Mohseni ja Patrick Rebentrost. "Kvanttialgoritmit valvottuun ja valvomattomaan koneoppimiseen" (2013).
[3] Seth Lloyd, Masoud Mohseni ja Patrick Rebentrost. "Kvanttipääkomponenttianalyysi". Nature Physics 10, 631–633 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3029
[4] Iordanis Kerenidis ja Anupam Prakash. "Kvanttisuositusjärjestelmät". 8th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2017) 67, 49:1–49:21 (2017). url: doi.org/10.48550/arXiv.1603.08675.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1603.08675
[5] Iordanis Kerenidis, Jonas Landman, Alessandro Luongo ja Anupam Prakash. "q-means: Kvanttialgoritmi valvomattomaan koneoppimiseen". Teoksessa Advances in Neural Information Processing Systems 32. Sivut 4136–4146. Curran Associates, Inc. (2019). url:.
arXiv: 1812.03584
[6] Seth Lloyd, Silvano Garnerone ja Paolo Zanardi. "Kvanttialgoritmit datan topologiseen ja geometriseen analyysiin". Luontoviestintä 7, 1–7 (2016). url: doi.org/10.1038/ncomms10138.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms10138
[7] Edward Farhi ja Hartmut Neven. "Luokittelu kvanttihermoverkkojen kanssa lähiajan prosessoreissa" (2018). url: doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002
[8] I Kerenidis, J Landman ja A Prakash. "Kvanttialgoritmit syväkonvoluutiohermoverkkoihin". KAHdeksAS KANSAINVÄLINEN KONFERENSSI OPPIMISTA REPRENTATIONSISTA ICLR (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.01117
[9] J Allcock, CY Hsieh, I Kerenidis ja S Zhang. "Kvanttialgoritmit myötäkytkentäisille neuroverkkoille". ACM Transactions on Quantum Computing 1 (1), 1-24 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1145 / +3411466
[10] Iris Cong, Soonwon Choi ja Mikhail D. Lukin. "Kvanttikonvoluutiohermoverkot". Nature Physics 15 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8
[11] Hector Ivan Garcıa-Hernandez, Raymundo Torres-Ruiz ja Guo-Hua Sun. "Kuvan luokittelu kvanttikoneoppimisen kautta" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831
[12] Saurabh Kumar, Siddharth Dangwal ja Debanjan Bhowmik. "Oppiminen ohjatulla kvanttiverkolla "superpakkatulla koodauksella": Algoritmi ja kvanttilaitteistopohjainen toteutus" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242
[13] Kouhei Nakaji ja Naoki Yamamoto. "Kvanttipuolivalvottu generatiivinen kontradiktorinen verkko tehostettuun tietojen luokitteluun" (2020). url: doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6.
https://doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6
[14] William Cappelletti, Rebecca Erbanni ja Joaquín Keller. "Polyadinen kvanttilaikitin" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2007.14044.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2007.14044
[15] Vojtech Havlicek, Antonio D. Córcoles, Kristan Temme, Aram W. Harrow, Abhinav Kandala, Jerry M. Chow ja Jay M. Gambetta. "Valvottu oppiminen kvanttitehostetuilla ominaisuustiloilla" (2018). url: doi.org/10.1038/s41586-019-0980-2.
https://doi.org/10.1038/s41586-019-0980-2
[16] Edward Grant, Marcello Benedetti, Shuxiang Cao, Andrew Hallam, Joshua Lockhart, Vid Stojevic, Andrew G. Green ja Simone Severini. "Hierarkkiset kvanttilaukittimet" (2018). url: doi.org/10.1038/s41534-018-0116-9.
https://doi.org/10.1038/s41534-018-0116-9
[17] Bobak Toussi Kiani, Agnes Villanyi ja Seth Lloyd. "Kvanttilääketieteen kuvantamisalgoritmit" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2004.02036.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2004.02036
[18] Marco Cerezo, Andrew Arrasmith, Ryan Babbush, Simon C Benjamin, Suguru Endo, Keisuke Fujii, Jarrod R McClean, Kosuke Mitarai, Xiao Yuan, Lukasz Cincio jne. "Variaatiokvanttialgoritmit" (2020). url: doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9.
https://doi.org/10.1038/s42254-021-00348-9
[19] Kishor Bharti, Alba Cervera-Lierta, Thi Ha Kyaw, Tobias Haug, Sumner Alperin-Lea, Abhinav Anand, Matthias Degroote, Hermanni Heimonen, Jakob S Kottmann, Tim Menke ym. "Meteliäiset keskikokoiset kvanttialgoritmit". Reviews of Modern Physics 94, 015004 (2022). url: doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004
[20] Monique Noirhomme-Fraiture ja Paula Brito. "Kaukaa kuin klassiset tietomallit: symbolinen data-analyysi". Tilastollinen analyysi ja tiedonlouhinta: ASA Data Science Journal 4, 157–170 (2011). url: doi.org/10.1002/sam.10112.
https:///doi.org/10.1002/sam.10112
[21] Adrián Pérez-Salinas, Alba Cervera-Lierta, Elies Gil-Fuster ja José I Latorre. "Tietojen uudelleenlataus yleistä kvanttilaukitinta varten". Quantum 4, 226 (2020). url: doi.org/10.22331/q-2020-02-06-226.
https://doi.org/10.22331/q-2020-02-06-226
[22] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa ja Keisuke Fujii. "Kvanttipiirin oppiminen". Physical Review A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309
[23] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac ja Nathan Killoran. "Analyyttisten gradienttien arviointi kvanttilaitteistolla". Physical Review A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331
[24] Maria Schuld ja Francesco Petruccione. "Kvanttimallit ydinmenetelminä". Kirjassa Koneoppiminen kvanttitietokoneilla. Sivut 217-245. Springer (2021).
[25] Maria Schuld, Ryan Sweke ja Johannes Jakob Meyer. "Tietojen koodauksen vaikutus variatiivisten kvantti-koneoppimismallien ilmaisuvoimaan". Physical Review A 103, 032430 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430
[26] Iris Cong, Soonwon Choi ja Mikhail D Lukin. "Kvanttikonvoluutiohermoverkot". Nature Physics 15, 1273–1278 (2019).
[27] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush ja Hartmut Neven. "Karut tasangot kvanttihermoverkkojen koulutusmaisemissa". Luontoviestintä 9, 1–6 (2018). url: doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4.
https://doi.org/10.1038/s41467-018-07090-4
[28] Carlos Ortiz Marrero, Mária Kieferová ja Nathan Wiebe. "Soittumisen aiheuttamat karut tasangot". PRX Quantum 2, 040316 (2021). url: doi.org/10.1103/PRXQuantum.2.040316.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316
[29] Marco Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Kustannusfunktiosta riippuvaiset karut tasangot matalissa parametroiduissa kvanttipiireissä". Luontoviestintä 12, 1–12 (2021). url: doi.org/10.1038/s41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w
[30] Kunal Sharma, Marco Cerezo, Lukasz Cincio ja Patrick J Coles. "Disipatiivisten perceptronipohjaisten kvanttihermoverkkojen koulutettavuus". Physical Review Letters 128, 180505 (2022). url: doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.180505.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.180505
[31] S Johri, S Debnath, A Mocherla, A Singh, A Prakash, J Kim ja I Kerenidis. "Lähimmän sentroidin luokitus loukkuun jääneen ionin kvanttitietokoneessa" (2021).
[32] Kui Jia, Shuai Li, Yuxin Wen, Tongliang Liu ja Dacheng Tao. "Ortogonaaliset syvät neuroverkot". IEEE-tapahtumat kuvioanalyysistä ja koneälystä (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2019.2948352
[33] Jiayun Wang, Yubei Chen, Rudrasis Chakraborty ja Stella X Yu. "Ortogonaaliset konvoluutiohermoverkot". IEEE/CVF-konferenssin julkaisussa tietokonenäön ja kuvioiden tunnistamisesta. Sivut 11505–11515. (2020).
https:///doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01152
[34] Nitin Bansal, Xiaohan Chen ja Zhangyang Wang. "Voimmeko saada enemmän ortogonaalisuuden regularisoinneista syvien verkkojen koulutuksessa?". Advances in Neural Information Processing Systems 31 (2018).
https: / / doi.org/ 10.5555 / +3327144.3327339
[35] Xiaohua Zhai, Alexander Kolesnikov, Neil Houlsby ja Lucas Beyer. "Scaling vision transformers" (2021).
[36] Iordanis Kerenidis ja Anupam Prakash. "Kvanttikoneoppiminen aliavaruuden tiloilla" (2022). url: doi.org/10.48550/arXiv.2202.00054.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2202.00054
[37] Sergi Ramos-Calderer, Adrián Pérez-Salinas, Diego García-Martín, Carlos Bravo-Prieto, Jorge Cortada, Jordi Planagumà ja José I. Latorre. "Kvantti unaarinen lähestymistapa optioiden hinnoitteluun" (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032414
[38] Nikodem Grzesiak, Reinhold Blümel, Kenneth Wright, Kristin M. Beck, Neal C. Pisenti, Ming Li, Vandiver Chaplin, Jason M. Amini, Shantanu Debnath, Jwo-Sy Chen ja Yunseong Nam. "Tehokkaat mielivaltaiset samanaikaisesti kietoutuvat portit loukkuun jääneessä ioni-kvanttitietokoneessa". Nat Commun, 11 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-16790-9
[39] Alexander Zlokapa, Hartmut Neven ja Seth Lloyd. "Kvanttialgoritmi leveiden ja syvien klassisten hermoverkkojen koulutukseen" (2021). url: doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200
[40] Mario Lezcano-Casado ja David Martınez-Rubio. "Halvat ortogonaaliset rajoitukset hermoverkoissa: Yksinkertainen ortogonaalisen ja yhtenäisen ryhmän parametrointi". Kansainvälisessä koneoppimiskonferenssissa. Sivut 3794–3803. PMLR (2019). url: doi.org/10.48550/arXiv.1901.08428.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1901.08428
[41] Moshe Leshno, Vladimir Ya Lin, Allan Pinkus ja Shimon Schocken. "Monikerroksiset myötäkytkentäverkot, joissa on ei-polynomiaalinen aktivointifunktio, voivat suunnitella mitä tahansa funktiota." Neural networks 6, 861-867 (1993).
https://doi.org/10.1016/S0893-6080(05)80131-5
[42] Robert Hecht-Nielsen. "Takaisin leviämisen hermoverkon teoria". Neuroverkoissa havainnointia varten. Sivut 65-93. Elsevier (1992).
https:///doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118638
[43] Raul Rojas. "Takaisin leviämisen algoritmi". Neuroverkoissa. Sivut 149-182. Springer (1996).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_7
[44] Jiancheng Yang, Rui Shi ja Bingbing Ni. "Medmnist-luokitus kymmenenottelu: Kevyt automl-vertailu lääketieteelliseen kuva-analyysiin" (2020).
https:///doi.org/10.1109/ISBI48211.2021.9434062
[45] Daniel S. Kermany, Michael Goldbaum ja et ai. "Lääketieteellisten diagnoosien ja hoidettavien sairauksien tunnistaminen kuvapohjaisen syväoppimisen avulla". Cell, voi. 172, nro 5, s. 1122 – 1131.e9, (2018).
https:///doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.010
[46] Ping Zhang ja Bin Sheng. "Deepdr diabeettisen retinopatian kuvaaineisto (deepdrid), "2. diabeettinen retinopatia – luokittelu ja kuvanlaadun arviointihaaste" https:///isbi.deepdr.org/data.html (2020).
https:///isbi.deepdr.org/data.html~
[47] Hyeonwoo Noh, Tackgeun You, Jonghwan Mun ja Bohyung Han. "Syvien hermoverkkojen säänteleminen kohinalla: sen tulkinta ja optimointi". NeurIPS (2017).
https: / / doi.org/ 10.5555 / +3295222.3295264
[48] Xue Ying. "Yleissovituksesta ja sen ratkaisuista". Julkaisussa Journal of physics: Konferenssisarja. Osa 1168, sivu 022022. IOP Publishing (2019).
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1168/2/022022
[49] El Amine Cherrat, Iordanis Kerenidis, Natansh Mathur, Jonas Landman, Martin Strahm ja Yun Yvonna Li. "Kvanttinäkömuuntajat" (2022).
[50] Scott Aaronson. "Lue pieni teksti". Nature Physics 11, 291–293 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3272
[51] Michael A. Nielsen. "Neuraaliverkot ja syväoppiminen". Determination Press (2015).
Viitattu
Tämä kirja on julkaistu Quantum - lehdessä Creative Commons Nimeäminen 4.0 Kansainvälinen (CC BY 4.0) lisenssin. Tekijänoikeudet säilyvät alkuperäisillä tekijänoikeuksien haltijoilla, kuten tekijöillä tai heidän instituutioillaan.
