1QC Ware, Palo Alto, USA og Paris, Frankrike
2IRIF, CNRS – Universitetet i Paris, Frankrike
3Indian Institute of Technology Roorkee, India
4F. Hoffmann La Roche AG
Finn dette papiret interessant eller vil diskutere? Scite eller legg igjen en kommentar på SciRate.
Abstrakt
Kvantemaskinlæringsteknikker har blitt foreslått som en måte å potensielt forbedre ytelsen i maskinlæringsapplikasjoner.
I denne artikkelen introduserer vi to nye kvantemetoder for nevrale nettverk. Den første er et kvante-ortogonalt nevralt nettverk, som er basert på en kvantepyramideformet krets som byggesteinen for å implementere ortogonal matrisemultiplikasjon. Vi tilbyr en effektiv måte å trene slike ortogonale nevrale nettverk på; nye algoritmer er detaljert for både klassisk og kvantemaskinvare, der begge er bevist å skalere asymptotisk bedre enn tidligere kjente treningsalgoritmer.
Den andre metoden er kvanteassisterte nevrale nettverk, der en kvantedatamaskin brukes til å utføre indre produktestimering for inferens og trening av klassiske nevrale nettverk.
Vi presenterer deretter omfattende eksperimenter brukt på medisinske bildeklassifiseringsoppgaver ved å bruke nåværende toppmoderne kvantemaskinvare, hvor vi sammenligner forskjellige kvantemetoder med klassiske, både på ekte kvantemaskinvare og simulatorer. Resultatene våre viser at kvante- og klassiske nevrale nettverk genererer lignende nivå av nøyaktighet, og støtter løftet om at kvantemetoder kan være nyttige for å løse visuelle oppgaver, gitt bruken av bedre kvantemaskinvare.
► BibTeX-data
► Referanser
[1] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim og Seth Lloyd. "Kvantealgoritme for lineære ligningssystemer". Fysisk vurderingsbrev 103, 150502 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502
[2] Seth Lloyd, Masoud Mohseni og Patrick Rebentrost. "Kvantealgoritmer for overvåket og uovervåket maskinlæring" (2013).
[3] Seth Lloyd, Masoud Mohseni og Patrick Rebentrost. "Analyse av kvantehovedkomponenter". Nature Physics 10, 631–633 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3029
[4] Iordanis Kerenidis og Anupam Prakash. "Kvanteanbefalingssystemer". 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 og Anupam Prakash. "q-betyr: En kvantealgoritme for uovervåket maskinlæring". In Advances in Neural Information Processing Systems 32. Side 4136–4146. Curran Associates, Inc. (2019). url:.
arxiv: 1812.03584
[6] Seth Lloyd, Silvano Garnerone og Paolo Zanardi. "Kvantealgoritmer for topologisk og geometrisk analyse av data". Naturformidling 7, 1–7 (2016). url: doi.org/10.1038/ncomms10138.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms10138
[7] Edward Farhi og Hartmut Neven. "Klassifisering med kvantenevrale nettverk på korttidsprosessorer" (2018). url: doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002
[8] I Kerenidis, J Landman og A Prakash. "Kvantealgoritmer for dype konvolusjonelle nevrale nettverk". ÅTTENDE INTERNASJONAL KONFERANSE OM LÆRINGSREPRESENTASJONER ICLR (2019).
https:///doi.org/10.48550/arXiv.1911.01117
[9] J Allcock, CY Hsieh, I Kerenidis og S Zhang. "Kvantealgoritmer for feedforward nevrale nettverk". ACM Transactions on Quantum Computing 1 (1), 1-24 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3411466
[10] Iris Cong, Soonwon Choi og Mikhail D. Lukin. "Kvantekonvolusjonelle nevrale nettverk". Naturfysikk 15 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8
[11] Hector Ivan Garcıa-Hernandez, Raymundo Torres-Ruiz og Guo-Hua Sun. "Bildeklassifisering via kvantemaskinlæring" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831
[12] Saurabh Kumar, Siddharth Dangwal og Debanjan Bhowmik. "Supervised learning using a dressed quantum network with "super compressed encoding": Algoritme and quantum-hardware-basert implementering" (2020). url: doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242
[13] Kouhei Nakaji og Naoki Yamamoto. "Quantum semi-supervised generative adversarial network for enhanced data classification" (2020). url: doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6.
https://doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6
[14] William Cappelletti, Rebecca Erbanni og Joaquín Keller. "Polyadisk kvanteklassifiserer" (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 og Jay M. Gambetta. "Vedledet læring med kvanteforbedrede funksjonsrom" (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 og Simone Severini. "Hierarkiske kvanteklassifiserere" (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 og Seth Lloyd. "Kvantemedisinske bildealgoritmer" (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, et al. "Variasjonelle kvantealgoritmer" (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, et al. "Støyende kvantealgoritmer i mellomskala". Anmeldelser av 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 og Paula Brito. "Langt utenfor de klassiske datamodellene: symbolsk dataanalyse". Statistisk analyse og datautvinning: 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 og José I Latorre. "Opplasting av data for en universell kvanteklassifiser". 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 og Keisuke Fujii. "Kvantekretslæring". Physical Review A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309
[23] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac og Nathan Killoran. "Evaluering av analytiske gradienter på kvantemaskinvare". Physical Review A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331
[24] Maria Schuld og Francesco Petruccione. "Kvantemodeller som kjernemetoder". I maskinlæring med kvantedatamaskiner. Side 217–245. Springer (2021).
[25] Maria Schuld, Ryan Sweke og Johannes Jakob Meyer. "Effekten av datakoding på uttrykkskraften til variasjonelle kvante-maskin-læringsmodeller". Physical Review A 103, 032430 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430
[26] Iris Cong, Soonwon Choi og Mikhail D Lukin. "Kvantekonvolusjonelle nevrale nettverk". Nature Physics 15, 1273–1278 (2019).
[27] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush og Hartmut Neven. "Ufruktbare platåer i treningslandskap for kvantenevrale nettverk". Naturformidling 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 og Nathan Wiebe. "Forviklingsinduserte golde platåer". 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 og Patrick J Coles. "Kostnadsfunksjonsavhengige golde platåer i grunne parametriserte kvantekretser". Naturformidling 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 og Patrick J Coles. "Opplæringsevne av dissipative perceptronbaserte kvantenevrale nettverk". 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 og I Kerenidis. "Nærmeste tyngdepunktsklassifisering på en fanget ionekvantedatamaskin" (2021).
[32] Kui Jia, Shuai Li, Yuxin Wen, Tongliang Liu og Dacheng Tao. "Ortogonale dype nevrale nettverk". IEEE-transaksjoner om mønsteranalyse og maskinintelligens (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2019.2948352
[33] Jiayun Wang, Yubei Chen, Rudrasis Chakraborty og Stella X Yu. "Ortogonale konvolusjonelle nevrale nettverk". I Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. Side 11505–11515. (2020).
https:///doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01152
[34] Nitin Bansal, Xiaohan Chen og Zhangyang Wang. "Kan vi få mer ut av ortogonalitet-regulariseringer ved å trene dype nettverk?". Fremskritt i nevrale informasjonsbehandlingssystemer 31 (2018).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3327144.3327339
[35] Xiaohua Zhai, Alexander Kolesnikov, Neil Houlsby og Lucas Beyer. "Scaling vision transformers" (2021).
[36] Iordanis Kerenidis og Anupam Prakash. "Kvantemaskinlæring med delromstilstander" (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 og José I. Latorre. "Kvante unær tilnærming til opsjonsprising" (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 og Yunseong Nam. "Effektiv vilkårlig samtidig sammenfiltring av porter på en fanget-ion kvantedatamaskin". Nat Commun, 11 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-16790-9
[39] Alexander Zlokapa, Hartmut Neven og Seth Lloyd. "En kvantealgoritme for å trene brede og dype klassiske nevrale nettverk" (2021). url: doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200.
https:///doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200
[40] Mario Lezcano-Casado og David Martınez-Rubio. "Billige ortogonale begrensninger i nevrale nettverk: En enkel parametrisering av den ortogonale og enhetlige gruppen". I internasjonal konferanse om maskinlæring. Side 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 og Shimon Schocken. "Flerlags feedforward-nettverk med en ikke-polynomisk aktiveringsfunksjon kan tilnærme enhver funksjon". Nevrale nettverk 6, 861–867 (1993).
https://doi.org/10.1016/S0893-6080(05)80131-5
[42] Robert Hecht-Nielsen. "Teori om det nevrale nettverket for tilbakepropagasjon". I nevrale nettverk for persepsjon. Side 65–93. Elsevier (1992).
https:///doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118638
[43] Raul Rojas. "Tilbakeforplantningsalgoritmen". I nevrale nettverk. Side 149–182. Springer (1996).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_7
[44] Jiancheng Yang, Rui Shi og Bingbing Ni. "Medmnist classification decathlon: A lightweight automl benchmark for medical image analysis" (2020).
https:///doi.org/10.1109/ISBI48211.2021.9434062
[45] Daniel S. Kermany, Michael Goldbaum og et al. "Identifisering av medisinske diagnoser og behandlingsbare sykdommer ved bildebasert dyp læring". Cell, vol. 172, nr. 5, s. 1122 – 1131.e9, (2018).
https:///doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.010
[46] Ping Zhang og Bin Sheng. "Deepdr diabetisk retinopati bildedatasett (deepdrid), "den andre diabetiske retinopatien - gradering og estimering av bildekvalitet"". https:///isbi.deepdr.org/data.html (2).
https:///isbi.deepdr.org/data.html~
[47] Hyeonwoo Noh, Tackgeun You, Jonghwan Mun og Bohyung Han. "Regulering av dype nevrale nettverk ved hjelp av støy: tolkning og optimalisering". NeurIPS (2017).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3295222.3295264
[48] Xue Ying. "En oversikt over overfitting og dens løsninger". I Journal of physics: Conference series. Bind 1168, side 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 og Yun Yvonna Li. "Kvantesynstransformatorer" (2022).
[50] Scott Aaronson. "Les det som står med liten skrift". Nature Physics 11, 291–293 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3272
[51] Michael A. Nielsen. "Nevrale nettverk og dyp læring". Determination Press (2015).
Sitert av
Denne artikkelen er utgitt i Quantum under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) tillatelse. Opphavsrett forblir hos de opprinnelige rettighetshaverne som forfatterne eller institusjonene deres.
