1QC Ware, Palo Alto, AS dan Paris, Prancis
2IRIF, CNRS โ Universitas Paris, Prancis
3Institut Teknologi India Roorkee, India
4F.Hoffmann La Roche AG
Apakah makalah ini menarik atau ingin dibahas? Scite atau tinggalkan komentar di SciRate.
Abstrak
Teknik pembelajaran mesin kuantum telah diusulkan sebagai cara untuk berpotensi meningkatkan kinerja dalam aplikasi pembelajaran mesin.
Dalam makalah ini, kami memperkenalkan dua metode kuantum baru untuk jaringan saraf. Yang pertama adalah jaringan saraf ortogonal kuantum, yang didasarkan pada sirkuit piramida kuantum sebagai blok bangunan untuk mengimplementasikan perkalian matriks ortogonal. Kami menyediakan cara yang efisien untuk melatih jaringan saraf ortogonal seperti itu; algoritme baru dirinci untuk perangkat keras klasik dan kuantum, di mana keduanya terbukti menskalakan secara asimtotik lebih baik daripada algoritme pelatihan yang dikenal sebelumnya.
Metode kedua adalah jaringan saraf berbantuan kuantum, di mana komputer kuantum digunakan untuk melakukan estimasi produk dalam untuk inferensi dan pelatihan jaringan saraf klasik.
Kami kemudian menyajikan eksperimen ekstensif yang diterapkan pada tugas klasifikasi citra medis menggunakan perangkat keras kuantum canggih saat ini, di mana kami membandingkan metode kuantum yang berbeda dengan yang klasik, pada perangkat keras dan simulator kuantum nyata. Hasil kami menunjukkan bahwa jaringan saraf kuantum dan klasik menghasilkan tingkat akurasi yang serupa, mendukung janji bahwa metode kuantum dapat berguna dalam menyelesaikan tugas visual, mengingat munculnya perangkat keras kuantum yang lebih baik.
โบ data BibTeX
โบ Referensi
[1] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim, dan Seth Lloyd. โAlgoritma kuantum untuk sistem persamaan linearโ. Surat tinjauan fisik 103, 150502 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502
[2] Seth Lloyd, Masoud Mohseni, dan Patrick Rebentrost. โAlgoritme kuantum untuk pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasiโ (2013).
[3] Seth Lloyd, Masoud Mohseni, dan Patrick Rebentrost. "Analisis komponen utama kuantum". Fisika Alam 10, 631โ633 (2014).
https://โ/โdoi.org/โ10.1038/โnphys3029
[4] Iordanis Kerenidis dan Anupam Prakash. "Sistem rekomendasi kuantum". Inovasi ke-8 dalam Konferensi Ilmu Komputer Teoritis (ITCS 2017) 67, 49:1โ49:21 (2017). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.1603.08675.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.1603.08675
[5] Iordanis Kerenidis, Jonas Landman, Alessandro Luongo, and Anupam Prakash. "q-means: Algoritma kuantum untuk pembelajaran mesin tanpa pengawasan". Dalam Kemajuan dalam Sistem Pemrosesan Informasi Syaraf 32. Halaman 4136โ4146. Curran Associates, Inc. (2019). url:.
arXiv: 1812.03584
[6] Seth Lloyd, Silvano Garnerone, dan Paolo Zanardi. "Algoritme kuantum untuk analisis data topologi dan geometris". Komunikasi alam 7, 1โ7 (2016). url: doi.org/10.1038/ncomms10138.
https://โ/โdoi.org/โ10.1038/โncomms10138
[7] Edward Farhi dan Hartmut Neven. โKlasifikasi dengan jaringan saraf kuantum pada prosesor jangka pendekโ (2018). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.1802.06002.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.1802.06002
[8] I Kerenidis, J Landman, dan A Prakash. "Algoritme kuantum untuk jaringan saraf konvolusional yang dalam". KONFERENSI INTERNASIONAL KEdelapan PADA REPRESENTASI PEMBELAJARAN ICLR (2019).
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.1911.01117
[9] J Allcock, CY Hsieh, I Kerenidis, and S Zhang. "Algoritme kuantum untuk jaringan saraf umpan maju". Transaksi ACM pada Komputasi Kuantum 1 (1), 1-24 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3411466
[10] Iris Cong, Soonwon Choi, and Mikhail D. Lukin. "Jaringan saraf konvolusional kuantum". Fisika Alam 15 (2019).
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41567-019-0648-8
[11] Hector Ivan Garcฤฑa-Hernandez, Raymundo Torres-Ruiz, dan Guo-Hua Sun. โKlasifikasi gambar melalui pembelajaran mesin kuantumโ (2020). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2011.02831.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.2011.02831
[12] Saurabh Kumar, Siddharth Dangwal, and Debanjan Bhowmik. โPembelajaran terawasi menggunakan jaringan kuantum berpenampilan dengan โpengodean terkompresi superโ: Algoritma dan implementasi berbasis perangkat keras kuantumโ (2020). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2007.10242.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.2007.10242
[13] Kouhei Nakaji dan Naoki Yamamoto. โJaringan permusuhan generatif semi-diawasi kuantum untuk klasifikasi data yang ditingkatkanโ (2020). url: doi.org/โ10.1038/โs41598-021-98933-6.
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41598-021-98933-6
[14] William Cappelletti, Rebecca Erbanni, dan Joaquรญn Keller. "Pengklasifikasi kuantum poliadik" (2020). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2007.14044.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.2007.14044
[15] Vojtech Havlicek, Antonio D. Cรณrcoles, Kristan Temme, Aram W. Harrow, Abhinav Kandala, Jerry M. Chow, and Jay M. Gambetta. โPembelajaran terawasi dengan ruang fitur yang disempurnakan kuantumโ (2018). url: doi.org/โ10.1038/โs41586-019-0980-2.
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41586-019-0980-2
[16] Edward Grant, Marcello Benedetti, Shuxiang Cao, Andrew Hallam, Joshua Lockhart, Vid Stojevic, Andrew G. Green, and Simone Severini. โPengklasifikasi kuantum hierarkisโ (2018). url: doi.org/โ10.1038/โs41534-018-0116-9.
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41534-018-0116-9
[17] Bobak Toussi Kiani, Agnes Villanyi, and Seth Lloyd. "Algoritme pencitraan medis kuantum" (2020). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2004.02036.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.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, dkk. โAlgoritma kuantum variasionalโ (2020). url: doi.org/โ10.1038/โs42254-021-00348-9.
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs42254-021-00348-9
[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, dkk. "Algoritme kuantum skala menengah yang berisik". Ulasan Fisika Modern 94, 015004 (2022). url: doi.org/โ10.1103/โRevModPhys.94.015004.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004
[20] Monique Noirhomme-Fraiture dan Paula Brito. "Jauh melampaui model data klasik: analisis data simbolik". Analisis Statistik dan Penambangan Data: ASA Data Science Journal 4, 157โ170 (2011). url: doi.org/โ10.1002/โsam.10112.
https://โ/โdoi.org/โ10.1002/โsam.10112
[21] Adriรกn Pรฉrez-Salinas, Alba Cervera-Lierta, Elies Gil-Fuster, dan Josรฉ I Latorre. "Pengunggahan ulang data untuk pengklasifikasi kuantum universal". Kuantum 4, 226 (2020). url: doi.org/โ10.22331/โq-2020-02-06-226.
https:/โ/โdoi.org/โ10.22331/โq-2020-02-06-226
[22] Kosuke Mitarai, Makoto Negoro, Masahiro Kitagawa, and Keisuke Fujii. "Pembelajaran sirkuit kuantum". Tinjauan Fisik A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309
[23] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac, dan Nathan Killoran. "Mengevaluasi gradien analitik pada perangkat keras kuantum". Tinjauan Fisik A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331
[24] Maria Schuld dan Francesco Petruccione. "Model kuantum sebagai metode kernel". Dalam Pembelajaran Mesin dengan Komputer Kuantum. Halaman 217โ245. Springer (2021).
[25] Maria Schuld, Ryan Sweke, dan Johannes Jakob Meyer. "Pengaruh pengkodean data pada kekuatan ekspresif model pembelajaran mesin kuantum variasional". Tinjauan Fisik A 103, 032430 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430
[26] Iris Cong, Soonwon Choi, and Mikhail D Lukin. "Jaringan saraf konvolusional kuantum". Fisika Alam 15, 1273โ1278 (2019).
[27] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush, and Hartmut Neven. "Dataran tinggi tandus dalam lanskap pelatihan jaringan saraf kuantum". Komunikasi alam 9, 1โ6 (2018). url: doi.org/โ10.1038/โs41467-018-07090-4.
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41467-018-07090-4
[28] Carlos Ortiz Marrero, Mรกria Kieferovรก, dan Nathan Wiebe. "Dataran tinggi tandus yang diinduksi keterikatan". PRX Quantum 2, 040316 (2021). url: doi.org/โ10.1103/โPRXQuantum.2.040316.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316
[29] Marco Cerezo, Akira Sone, Tyler Volkoff, Lukasz Cincio, and Patrick J Coles. "Dataran tinggi tandus yang bergantung pada fungsi biaya di sirkuit kuantum parametri yang dangkal". Komunikasi alam 12, 1โ12 (2021). url: doi.org/โ10.1038/โs41467-021-21728-w.
https: / / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w
[30] Kunal Sharma, Marco Cerezo, Lukasz Cincio, and Patrick J Coles. "Keterlatihan jaringan saraf kuantum berbasis perceptron disipatif". Surat Tinjauan Fisik 128, 180505 (2022). url: doi.org/โ10.1103/โPhysRevLett.128.180505.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.180505
[31] S Johri, S Debnath, A Mocherla, A Singh, A Prakash, J Kim, and I Kerenidis. โKlasifikasi centroid terdekat pada komputer kuantum ion yang terperangkapโ (2021).
[32] Kui Jia, Shuai Li, Yuxin Wen, Tongliang Liu, and Dacheng Tao. "Jaringan saraf dalam ortogonal". Transaksi IEEE pada analisis pola dan kecerdasan mesin (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2019.2948352
[33] Jiayun Wang, Yubei Chen, Rudrasis Chakraborty, and Stella X Yu. "Jaringan saraf konvolusional ortogonal". Dalam Prosiding Konferensi IEEE/โCVF tentang Visi Komputer dan Pengenalan Pola. Halaman 11505โ11515. (2020).
https://โ/โdoi.org/โ10.1109/โCVPR42600.2020.01152
[34] Nitin Bansal, Xiaohan Chen, and Zhangyang Wang. โBisakah kita mendapatkan lebih banyak dari regularisasi ortogonalitas dalam melatih jaringan dalam?โ. Kemajuan dalam Sistem Pemrosesan Informasi Neural 31 (2018).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3327144.3327339
[35] Xiaohua Zhai, Alexander Kolesnikov, Neil Houlsby, and Lucas Beyer. โMenskalakan vision transformerโ (2021).
[36] Iordanis Kerenidis dan Anupam Prakash. โPembelajaran mesin kuantum dengan status subruangโ (2022). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2202.00054.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.2202.00054
[37] Sergi Ramos-Calderer, Adriรกn Pรฉrez-Salinas, Diego Garcรญa-Martรญn, Carlos Bravo-Prieto, Jorge Cortada, Jordi Planagumร , and Josรฉ I. Latorre. โPendekatan kuantum unary terhadap penetapan harga opsiโ (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032414
[38] Nikodem Grzesiak, Reinhold Blรผmel, Kenneth Wright, Kristin M. Beck, Neal C. Pisenti, Ming Li, Vandiver Chaplin, Jason M. Amini, Shantanu Debnath, Jwo-Sy Chen, and Yunseong Nam. โEfisien sewenang-wenang menjerat gerbang secara bersamaan pada komputer kuantum ion yang terperangkapโ. Nat Commun, 11 (2020).
https:/โ/โdoi.org/โ10.1038/โs41467-020-16790-9
[39] Alexander Zlokapa, Hartmut Neven, and Seth Lloyd. โAlgoritme kuantum untuk melatih jaringan saraf klasik yang luas dan dalamโ (2021). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.2107.09200.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.2107.09200
[40] Mario Lezcano-Casado dan David Martฤฑnez-Rubio. "Kendala ortogonal murah dalam jaringan saraf: Parameterisasi sederhana dari kelompok ortogonal dan kesatuan". Dalam Konferensi Internasional tentang Pembelajaran Mesin. Halaman 3794โ3803. PMLR (2019). url: doi.org/โ10.48550/โarXiv.1901.08428.
https://โ/โdoi.org/โ10.48550/โarXiv.1901.08428
[41] Moshe Leshno, Vladimir Ya Lin, Allan Pinkus, and Shimon Schocken. โJaringan feedforward multilayer dengan fungsi aktivasi nonpolinomial dapat mendekati fungsi apa punโ. Jaringan saraf 6, 861โ867 (1993).
https:/โ/โdoi.org/โ10.1016/โS0893-6080(05)80131-5
[42] Robert Hecht-Nielsen. โTeori jaringan saraf propagasi balikโ. Dalam jaringan saraf untuk persepsi. Halaman 65โ93. Elsevier (1992).
https://โ/โdoi.org/โ10.1109/โIJCNN.1989.118638
[43] Raul Rojas. โAlgoritma backpropagationโ. Dalam jaringan saraf. Halaman 149โ182. Springer (1996).
https:/โ/โdoi.org/โ10.1007/โ978-3-642-61068-4_7
[44] Jiancheng Yang, Rui Shi, dan Bingbing Ni. โDecathlon klasifikasi medis: Tolok ukur automl ringan untuk analisis citra medisโ (2020).
https://โ/โdoi.org/โ10.1109/โISBI48211.2021.9434062
[45] Daniel S. Kermany, Michael Goldbaum, dan dkk. โMengidentifikasi diagnosis medis dan penyakit yang dapat diobati dengan pembelajaran mendalam berbasis gambarโ. Sel, vol. 172, tidak. 5, hlm. 1122 โ 1131.e9, (2018).
https://โ/โdoi.org/โ10.1016/โj.cell.2018.02.010
[46] Ping Zhang dan Bin Sheng. โDataset gambar retinopati diabetik deepdr (deepdrid), โretinopati diabetik ke-2 โ tantangan penilaian dan estimasi kualitas gambarโโ. https://โ/โisbi.deepdr.org/โdata.html (2020).
https://โ/โisbi.deepdr.org/โdata.html~
[47] Hyeonwoo Noh, Tackgeun You, Jonghwan Mun, dan Bohyung Han. "Meregulasi jaringan saraf dalam dengan noise: Interpretasi dan pengoptimalannya". NeuroIPS (2017).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3295222.3295264
[48] Xue Ying. โTinjauan overfitting dan solusinyaโ. Dalam Jurnal fisika: Seri konferensi. Volume 1168, halaman 022022. Penerbitan TIO (2019).
https:/โ/โdoi.org/โ10.1088/โ1742-6596/โ1168/โ2/โ022022
[49] El Amine Cherrat, Iordanis Kerenidis, Natansh Mathur, Jonas Landman, Martin Strahm, and Yun Yvonna Li. "Transformator penglihatan kuantum" (2022).
[50] Scott Aaronson. "Baca cetakan kecil". Fisika Alam 11, 291โ293 (2015).
https://โ/โdoi.org/โ10.1038/โnphys3272
[51] Michael A. Nielsen. "Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam". Penetapan Pers (2015).
Dikutip oleh
Makalah ini diterbitkan dalam Quantum di bawah Creative Commons Attribution 4.0 Internasional (CC BY 4.0) lisensi. Hak cipta tetap berada pada pemegang hak cipta asli seperti penulis atau lembaganya.
