エンタングルメントが量子機械学習のスケーラビリティを向上させる(Entanglement unlocks scaling for quantum machine learning)

ad
ad

量子ニューラルネットワークの新しい「No-Free-Lunch定理」が、量子高速化への希望を与える New No-Free-Lunch theorem for quantum neural networks gives hope for quantum speedup

2022-03-24 ロスアラモス国立研究所(LANL)

量子コンピュータを用いた機械学習の分野では、量子ニューラルネットワークの実用化に対する潜在的な障害を取り除く新たな研究が行われてる。
・これまで、量子ニューラルネットワークを学習させるには指数関数的に大きな学習セットが必要だと考えていましたが、ロスアラモス国立研究所が開発した「No-Free-Lunch定理」により、量子もつれがこの指数関数的なオーバーヘッドをなくすことが示された。
・「私たちの研究は、量子機械学習において、大きなデータと大きなエンタングルメントの両方が貴重であることを証明しており、エンタングルメントはスケーラビリティにつながり、学習するためにデータのサイズを指数関数的に大きくするという障害を解決します」と、ロスアラモスのAndrew Sornborgerは述べています。

<関連情報>

絡み合ったデータセットに対する「No-Free-Lunch定理」の再定式化 Reformulation of the No-Free-Lunch Theorem for Entangled Datasets

Kunal Sharma, M. Cerezo, Zoë Holmes, Lukasz Cincio, Andrew Sornborger, and Patrick J. Coles

Published 18 February 2022 DOI:https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.128.070501

エンタングルメントが量子機械学習のスケーラビリティを向上させる(Entanglement unlocks scaling for quantum machine learning)

Figure

Figure

ABSTRACT

The no-free-lunch (NFL) theorem is a celebrated result in learning theory that limits one’s ability to learn a function with a training dataset. With the recent rise of quantum machine learning, it is natural to ask whether there is a quantum analog of the NFL theorem, which would restrict a quantum computer’s ability to learn a unitary process with quantum training data. However, in the quantum setting, the training data can possess entanglement, a strong correlation with no classical analog. In this Letter, we show that entangled datasets lead to an apparent violation of the (classical) NFL theorem. This motivates a reformulation that accounts for the degree of entanglement in the training set. As our main result, we prove a quantum NFL theorem whereby the fundamental limit on the learnability of a unitary is reduced by entanglement. We employ Rigetti’s quantum computer to test both the classical and quantum NFL theorems. Our Letter establishes that entanglement is a commodity in quantum machine learning.

1602ソフトウェア工学
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました