1QC Ware, Palo Alto, ABD ve Paris, Fransa
2IRIF, CNRS – Paris Üniversitesi, Fransa
3Hindistan Teknoloji Enstitüsü Roorkee, Hindistan
4F. Hoffmann La Roche AG
Bu makaleyi ilginç mi buldunuz yoksa tartışmak mı istiyorsunuz? SciRate'e çığlık at veya yorum bırak.
Özet
Kuantum makine öğrenimi teknikleri, makine öğrenimi uygulamalarındaki performansı potansiyel olarak artırmanın bir yolu olarak önerilmiştir.
Bu yazıda sinir ağları için iki yeni kuantum yöntemini tanıtıyoruz. Bunlardan ilki, dik matris çarpımının uygulanması için yapı taşı olarak kuantum piramidal devreyi temel alan kuantum dik sinir ağıdır. Bu tür ortogonal sinir ağlarını eğitmek için etkili bir yol sağlıyoruz; yeni algoritmalar hem klasik hem de kuantum donanım için ayrıntılı olarak açıklanmıştır; burada her ikisinin de önceden bilinen eğitim algoritmalarından asimptotik olarak daha iyi ölçeklendiği kanıtlanmıştır.
İkinci yöntem, klasik sinir ağlarının çıkarımı ve eğitimi için iç çarpım tahminini gerçekleştirmek üzere bir kuantum bilgisayarının kullanıldığı kuantum destekli sinir ağlarıdır.
Daha sonra, hem gerçek kuantum donanımı hem de simülatörler üzerinde farklı kuantum yöntemlerini klasik yöntemlerle karşılaştırdığımız, mevcut en gelişmiş kuantum donanımını kullanarak tıbbi görüntü sınıflandırma görevlerine uygulanan kapsamlı deneyler sunuyoruz. Sonuçlarımız, kuantum ve klasik sinir ağlarının benzer düzeyde doğruluk ürettiğini gösteriyor; bu da, daha iyi kuantum donanımının ortaya çıkışı göz önüne alındığında, kuantum yöntemlerinin görsel görevleri çözmede yararlı olabileceği vaadini destekliyor.
► BibTeX verileri
► Referanslar
[1] Aram W Harrow, Avinatan Hassidim ve Seth Lloyd. "Lineer denklem sistemleri için kuantum algoritması". Fiziksel inceleme mektupları 103, 150502 (2009).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502
[2] Seth Lloyd, Masoud Mohseni ve Patrick Rebentrost. “Denetlenen ve denetlenmeyen makine öğrenimi için kuantum algoritmaları” (2013).
[3] Seth Lloyd, Masoud Mohseni ve Patrick Rebentrost. "Kuantum temel bileşen analizi". Doğa Fiziği 10, 631–633 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3029
[4] Iordanis Kerenidis ve Anupam Prakash. “Kuantum öneri sistemleri”. 8. Teorik Bilgisayar Bilimi Konferansında Yenilikler (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 ve Anupam Prakash. “q-anlamına gelir: Denetimsiz makine öğrenimi için bir kuantum algoritması”. Nöral Bilgi İşleme Sistemlerinde Gelişmeler 32. Sayfalar 4136–4146. Curran Associates, Inc. (2019). url'si:.
arXiv: 1812.03584
[6] Seth Lloyd, Silvano Garnerone ve Paolo Zanardi. “Verilerin topolojik ve geometrik analizi için kuantum algoritmaları”. Doğa iletişimi 7, 1–7 (2016). URL: doi.org/10.1038/ncomms10138.
https: / / doi.org/ 10.1038 / ncomms10138
[7] Edward Farhi ve Hartmut Neven. “Yakın vadeli işlemcilerde kuantum sinir ağları ile sınıflandırma” (2018). URL: doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002.
https://doi.org/10.48550/arXiv.1802.06002
[8] Ben Kerenidis, J Landman ve A Prakash. "Derin evrişimli sinir ağları için kuantum algoritmaları". SEKİZİNCİ ULUSLARARASI ÖĞRENME TEMSİLCİLİKLERİ KONFERANSI ICLR (2019).
https://doi.org/10.48550/arXiv.1911.01117
[9] J Allcock, CY Hsieh, I Kerenidis ve S Zhang. "İleri beslemeli sinir ağları için kuantum algoritmaları". Kuantum Hesaplamada ACM İşlemleri 1 (1), 1-24 (2020).
https: / / doi.org/ 10.1145 / 3411466
[10] Iris Cong, Soonwon Choi ve Mikhail D. Lukin. "Kuantum evrişimli sinir ağları". Doğa Fiziği 15 (2019).
https://doi.org/10.1038/s41567-019-0648-8
[11] Hector Ivan Garcıa-Hernandez, Raymundo Torres-Ruiz ve Guo-Hua Sun. “Kuantum makine öğrenimi yoluyla görüntü sınıflandırması” (2020). URL: doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2011.02831
[12] Saurabh Kumar, Siddharth Dangwal ve Debanjan Bhowmik. “Süper sıkıştırılmış kodlamaya” sahip giyinmiş bir kuantum ağı kullanarak denetimli öğrenme: Algoritma ve kuantum donanımı tabanlı uygulama” (2020). URL: doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.10242
[13] Kouhei Nakaji ve Naoki Yamamoto. “Gelişmiş veri sınıflandırması için kuantum yarı denetimli üretken çekişmeli ağ” (2020). URL: doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6.
https://doi.org/10.1038/s41598-021-98933-6
[14] William Cappelletti, Rebecca Erbanni ve Joaquín Keller. “Poliadik kuantum sınıflandırıcı” (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 ve Jay M. Gambetta. “Kuantum geliştirilmiş özellik alanlarıyla denetimli öğrenme” (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 ve Simone Severini. “Hiyerarşik kuantum sınıflandırıcıları” (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 ve Seth Lloyd. “Kuantum tıbbi görüntüleme algoritmaları” (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 ve diğerleri. “Varyasyonel kuantum algoritmaları” (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 ve diğerleri. “Gürültülü orta ölçekli kuantum algoritmaları”. Modern Fizik İncelemeleri 94, 015004 (2022). URL: doi.org/10.1103/RevModPhys.94.015004.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004
[20] Monique Noirhomme-Fraiture ve Paula Brito. “Klasik veri modellerinin çok ötesinde: sembolik veri analizi”. İstatistiksel Analiz ve Veri Madenciliği: 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 ve José I Latorre. "Evrensel bir kuantum sınıflandırıcı için verilerin yeniden yüklenmesi". Kuantum 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 ve Keisuke Fujii. "Kuantum devresi öğrenimi". Fiziksel İnceleme A 98, 032309 (2018).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309
[23] Maria Schuld, Ville Bergholm, Christian Gogolin, Josh Izaac ve Nathan Killoran. "Kuantum donanımı üzerinde analitik gradyanların değerlendirilmesi". Fiziksel İnceleme A 99, 032331 (2019).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331
[24] Maria Schuld ve Francesco Petruccione. “Çekirdek Yöntemleri Olarak Kuantum Modelleri”. Kuantum Bilgisayarlarla Makine Öğreniminde. Sayfalar 217–245. Springer (2021).
[25] Maria Schuld, Ryan Sweke ve Johannes Jakob Meyer. "Veri kodlamanın değişken kuantum makine öğrenimi modellerinin ifade gücü üzerindeki etkisi". Fiziksel İnceleme A 103, 032430 (2021).
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430
[26] Iris Cong, Soonwon Choi ve Mikhail D. Lukin. "Kuantum evrişimli sinir ağları". Doğa Fiziği 15, 1273–1278 (2019).
[27] Jarrod R McClean, Sergio Boixo, Vadim N Smelyanskiy, Ryan Babbush ve Hartmut Neven. “Kuantum sinir ağı eğitim ortamlarındaki çorak platolar”. Doğa iletişimi 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 ve Nathan Wiebe. "Dolaşıklığın neden olduğu çorak platolar". PRX Kuantum 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 ve Patrick J Coles. "Sığ parametreli kuantum devrelerinde maliyet fonksiyonuna bağlı çorak platolar". Doğa iletişimi 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 ve Patrick J Coles. "Dağıtıcı algılayıcı tabanlı kuantum sinir ağlarının eğitilebilirliği". Fiziksel İnceleme Mektupları 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 ve ben Kerenidis. “Tutsaklanmış bir iyon kuantum bilgisayarında en yakın ağırlık merkezi sınıflandırması” (2021).
[32] Kui Jia, Shuai Li, Yuxin Wen, Tongliang Liu ve Dacheng Tao. "Ortogonal derin sinir ağları". Desen analizi ve makine zekasına ilişkin IEEE işlemleri (2019).
https: / / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2019.2948352
[33] Jiayun Wang, Yubei Chen, Rudrasis Chakraborty ve Stella X Yu. "Ortogonal evrişimli sinir ağları". Bilgisayarla Görme ve Örüntü Tanıma üzerine IEEE/CVF Konferansı Bildirileri içinde. Sayfalar 11505–11515. (2020).
https:///doi.org/10.1109/CVPR42600.2020.01152
[34] Nitin Bansal, Xiaohan Chen ve Zhangyang Wang. "Derin ağların eğitiminde diklik düzenlemelerinden daha fazlasını elde edebilir miyiz?". Sinir Bilgisi İşleme Sistemlerindeki Gelişmeler 31 (2018).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3327144.3327339
[35] Xiaohua Zhai, Alexander Kolesnikov, Neil Houlsby ve Lucas Beyer. “Görme transformatörlerinin ölçeklendirilmesi” (2021).
[36] Iordanis Kerenidis ve Anupam Prakash. “Alt uzay durumlarıyla kuantum makine öğrenimi” (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 ve José I. Latorre. “Seçenek fiyatlandırmasına kuantum tekli yaklaşım” (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 ve Yunseong Nam. "Tuzaklanmış iyon kuantum bilgisayarındaki kapıları eş zamanlı olarak dolaştıran verimli, keyfi". Nat Commun, 11 (2020).
https://doi.org/10.1038/s41467-020-16790-9
[39] Alexander Zlokapa, Hartmut Neven ve Seth Lloyd. “Geniş ve derin klasik sinir ağlarını eğitmek için bir kuantum algoritması” (2021). URL: doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2107.09200
[40] Mario Lezcano-Casado ve David Martinez-Rubio. "Sinir ağlarında ucuz dik kısıtlamalar: Dik ve üniter grubun basit bir parametreleştirilmesi". Uluslararası Makine Öğrenimi Konferansında. Sayfalar 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 ve Shimon Schocken. "Polinom olmayan aktivasyon fonksiyonuna sahip çok katmanlı ileri beslemeli ağlar herhangi bir fonksiyona yaklaşabilir". Sinir ağları 6, 861–867 (1993).
https://doi.org/10.1016/S0893-6080(05)80131-5
[42] Robert Hecht-Nielsen. “Geriye yayılımlı sinir ağı teorisi”. Algı için sinir ağlarında. Sayfalar 65–93. Elsevier (1992).
https:///doi.org/10.1109/IJCNN.1989.118638
[43] Raul Rojas. "Geri yayılım algoritması". Sinir ağlarında. Sayfalar 149–182. Springer (1996).
https://doi.org/10.1007/978-3-642-61068-4_7
[44] Jiancheng Yang, Rui Shi ve Bingbing Ni. “Medmnist sınıflandırma dekatlonu: Tıbbi görüntü analizi için hafif bir otomatik değerlendirme kriteri” (2020).
https:///doi.org/10.1109/ISBI48211.2021.9434062
[45] Daniel S. Kermany, Michael Goldbaum ve diğerleri. “Görüntü tabanlı derin öğrenme ile tıbbi teşhislerin ve tedavi edilebilir hastalıkların belirlenmesi”. Hücre, cilt. 172, hayır. 5, s. 1122 – 1131.e9, (2018).
https:///doi.org/10.1016/j.cell.2018.02.010
[46] Ping Zhang ve Bin Sheng. "Deepdr diyabetik retinopati görüntü veri seti (deepdrid), "2. diyabetik retinopati - derecelendirme ve görüntü kalitesi tahmin mücadelesi". https:///isbi.deepdr.org/data.html (2020).
https:///isbi.deepdr.org/data.html~
[47] Hyeonwoo Noh, Tackgeun You, Jonghwan Mun ve Bohyung Han. “Derin sinir ağlarının gürültüyle düzenlenmesi: Yorumlanması ve optimizasyonu”. NeurIPS (2017).
https: / / doi.org/ 10.5555 / 3295222.3295264
[48] Xue Ying. "Aşırı uyum ve çözümlerine genel bakış". Fizik Dergisi'nde: Konferans serisi. Cilt 1168, sayfa 022022. IOP Yayıncılık (2019).
https://doi.org/10.1088/1742-6596/1168/2/022022
[49] El Amine Cherrat, Iordanis Kerenidis, Natansh Mathur, Jonas Landman, Martin Strahm ve Yun Yvonna Li. “Kuantum görüş transformatörleri” (2022).
[50] Scott Aaronson. "İnce baskıyı okuyun". Doğa Fiziği 11, 291–293 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys3272
[51] Michael A. Nielsen. “Sinir ağları ve derin öğrenme”. Kararlılık Basını (2015).
Alıntılama
Bu Makale, Quantum'da Creative Commons Atıf 4.0 Uluslararası (CC BY 4.0) lisans. Telif hakkı, yazarlar veya kurumları gibi orijinal telif hakkı sahiplerine aittir.
