IQT 的“期刊俱乐部”是一个每周发表的系列文章,详细分析了最近的量子技术研究论文并讨论了其对量子生态系统的影响。本周的论文发表于 自然通讯,专注于为可扩展的机器学习模型开发有效的量子算法。
量子计算和机器学习站在革命性技术进步的最前沿,它们都有望分别重新定义计算和人工智能的领域。这两个领域的融合预示着计算能力的新时代,其中利用量子力学原理来解决训练大规模机器学习模型中的一些最紧迫的挑战。为此,普利兹克分子工程学院的研究人员 University of Chicago ,西蒙斯计算理论研究所 美国加州大学伯克利分校、布兰代斯大学和柏林自由大学达勒姆复杂量子系统中心致力于开发有效的算法,用于量子计算中的机器学习可扩展性。通过将量子算法的复杂机制与大规模机器学习的复杂要求相结合,这项研究发表在 自然通讯, 阐明了克服传统计算方法局限性的一条有希望的途径,为这两个领域的变革性影响奠定了基础。
机器学习模型概览
传统上,训练如此广泛的机器学习模型非常耗时且资源密集,通常需要大量的财政投资和大量的碳排放。然而,这项新研究通过应用提出了一种新颖的解决方案 容错 量子计算可提高随机梯度下降算法的效率,这是机器学习的基石技术。通过利用量子力学原理,这种方法有望显着改善计算资源相对于模型大小和训练过程中迭代次数的扩展行为。
这项研究的核心是假设量子计算可以为机器学习算法提供可证明有效的解决方案,特别是在具有足够耗散和稀疏且具有最小学习率的大规模应用领域。这是基于对先前应用于耗散微分方程的量子算法进行调整,证明它们对随机梯度下降过程的适用性。该研究将这些改进理论化,并通过广泛的数值实验对其进行验证,展示了大规模机器学习模型后剪枝中量子增强早期学习的潜力。
这项研究的更大意义
这项研究对于量子计算领域及其在机器学习中的应用具有深远的影响。它表明大规模机器学习模型的训练方式发生了范式转变,有可能减轻当前实践的巨大计算和环境成本。通过表明容错量子算法可以有效地集成到最先进的机器学习模型的训练过程中,这项工作阐明了一条通向更可持续和更高效的计算方法的道路。
这项研究进一步丰富了经典计算和量子计算领域之间的对话,表明量子计算充当神经网络经典训练的促进剂的共生关系。它挑战了现有的计算范式,并为未来研究量子算法在解决复杂机器学习问题的实际应用奠定了基础。这些发现强调了进一步研究量子经典界面的必要性,特别是在优化模型的稀疏性和耗散性以充分利用量子计算优势方面。
Kenna Hughes-Castleberry 是《Inside Quantum Technology》的总编辑,也是 JILA(科罗拉多大学博尔德分校和 NIST 的合作伙伴)的科学传播者。她的写作领域包括深度科技、量子计算和人工智能。她的作品曾在《国家地理》、《科学美国人》、《Discover》杂志、《新科学家》、《Ars Technica》等杂志上发表。
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- Sumber: https://www.insidequantumtechnology.com/news-archive/iqts-journal-clubdiving-into-efficient-quantum-algorithms-for-large-scale-machine-learning-models/
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