Bagaimanakah pembeza anjakan parameter memudahkan latihan model pembelajaran mesin kuantum dalam Kuantum TensorFlow?

/ / Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, EITC/AI/TFQML Pembelajaran Mesin Kuantum TensorFlow, Praktikal TensorFlow Quantum - pengkelasan binari, Menggunakan Tensorflow Quantum untuk klasifikasi binari kuantum sederhana, Semakan peperiksaan

Pembeza anjakan parameter ialah teknik yang digunakan untuk memudahkan latihan model pembelajaran mesin kuantum, terutamanya dalam rangka kerja TensorFlow Quantum (TFQ). Kaedah ini penting untuk mendayakan pengoptimuman berasaskan kecerunan, yang merupakan asas proses latihan dalam pembelajaran mesin, termasuk model pembelajaran mesin kuantum.

Memahami Pembeza Shift Parameter

Peraturan anjakan parameter ialah teknik untuk mengira kecerunan nilai jangkaan kuantum berkenaan dengan parameter dalam litar kuantum. Ini penting untuk melatih model kuantum menggunakan kaedah pengoptimuman berasaskan kecerunan seperti keturunan kecerunan, yang memerlukan pengiraan kecerunan fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter model.

Dalam pembelajaran mesin klasik, alat pembezaan automatik seperti yang disediakan oleh TensorFlow atau PyTorch boleh digunakan untuk mengira kecerunan ini dengan cekap. Walau bagaimanapun, dalam domain kuantum, sifat operasi dan pengukuran kuantum memerlukan pendekatan yang berbeza. Peraturan anjakan parameter menyediakan cara untuk mengira kecerunan ini secara analitik dengan memanfaatkan struktur litar kuantum.

Asas Matematik

Pertimbangkan litar kuantum yang diparameterkan oleh satu set parameter \theta = (\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_n). Keluaran litar adalah keadaan kuantum |\psi(\theta)\rangle, dan objektifnya adalah untuk mengira nilai jangkaan sesuatu yang boleh diperhatikan O berkenaan dengan negeri ini, diberikan oleh:

    \[ \langle O \rangle(\theta) = \langle \psi(\theta) | O | \psi(\theta) \rangle \]

Untuk mengoptimumkan nilai jangkaan ini, kita memerlukan kecerunan \nabla_{\theta} \langle O \rangle(\theta). Untuk parameter \theta_i, peraturan anjakan parameter menyatakan bahawa kecerunan boleh dikira sebagai:

    \[ \frac{\partial \langle O \rangle(\theta)}{\partial \theta_i} = \frac{1}{2} \left( \langle O \rangle(\theta + \frac{\pi} {2} e_i) - \langle O \rangle(\theta - \frac{\pi}{2} e_i) \kanan) \]

di mana e_i ialah vektor unit dalam arah \theta_i. Formula ini pada asasnya mengubah parameter \theta_i by \pm \pi/2 dan mengira perbezaan dalam nilai jangkaan, berskala dengan faktor 1/2.

Pelaksanaan dalam Kuantum TensorFlow

TensorFlow Quantum menyepadukan peraturan anjakan parameter untuk membolehkan latihan model kuantum menggunakan API peringkat tingginya. Apabila model kuantum ditakrifkan dalam TFQ, ia biasanya terdiri daripada litar kuantum berparameter dan lapisan pasca pemprosesan klasik. Proses latihan melibatkan langkah-langkah berikut:

1. Definisi Litar: Tentukan litar kuantum berparameter menggunakan Cirq, yang kemudiannya ditukar kepada litar Kuantum TensorFlow.
2. Pengiraan Jangkaan: Kira nilai jangkaan bagi yang boleh diperhatikan berkenaan dengan keadaan keluaran litar kuantum.
3. Pengiraan Kecerunan: Gunakan peraturan anjakan parameter untuk mengira kecerunan nilai jangkaan berkenaan dengan parameter litar.
4. Pengoptimuman: Gunakan algoritma pengoptimuman berasaskan kecerunan untuk mengemas kini parameter litar kuantum.

Contoh: Pengelas Binari Kuantum

Pertimbangkan pengelas binari kuantum mudah yang dilaksanakan dalam Kuantum TensorFlow. Pengelas direka untuk membezakan antara dua kelas data yang dikodkan dalam keadaan kuantum. Langkah-langkah untuk melaksanakan dan melatih pengelas ini menggunakan pembeza anjakan parameter adalah seperti berikut:

Langkah 1: Tentukan Litar Kuantum
{{EJS3}}
Langkah 2: Buat Model Kuantum



{{EJS4}}
Langkah 3: Susun dan Latih Model



python
# Compile the model with a binary cross-entropy loss and an optimizer
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Generate some training data (for illustration purposes)
x_train = tfq.convert_to_tensor([circuit])
y_train = tf.convert_to_tensor([[1]])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

Dalam contoh ini, peraturan anjakan parameter digunakan secara dalaman oleh TensorFlow Quantum untuk mengira kecerunan fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter \theta dalam litar kuantum. Ini membolehkan pengoptimum mengemas kini parameter \theta semasa proses latihan, akhirnya meningkatkan prestasi pengelas binari kuantum.
Kelebihan Pembeza Shift Parameter
Peraturan anjakan parameter menawarkan beberapa kelebihan untuk melatih model pembelajaran mesin kuantum:
1. Kecerunan Analitik: Ia menyediakan kaedah analisis yang tepat untuk mengira kecerunan, mengelakkan keperluan untuk pembezaan berangka, yang boleh terdedah kepada ralat dan ketidakcekapan.
 2. Keserasian dengan Perkakasan Kuantum: Peraturan anjakan parameter serasi dengan perkakasan kuantum semasa, kerana ia hanya memerlukan keupayaan untuk mengukur nilai jangkaan pada nilai parameter yang dialih.
 3. Penyepaduan dengan Rangka Kerja Klasik: Ia membolehkan penyepaduan lancar dengan rangka kerja pembelajaran mesin klasik seperti TensorFlow, membolehkan model kuantum klasik hibrid dan memanfaatkan infrastruktur pembelajaran mesin sedia ada.
Cabaran dan Pertimbangan
Walaupun kelebihannya, terdapat beberapa cabaran dan pertimbangan apabila menggunakan peraturan anjakan parameter untuk model kuantum latihan:
1. Intensiti Sumber: Peraturan anjakan parameter memerlukan berbilang penilaian litar kuantum (pada nilai parameter teranjak) untuk mengira kecerunan tunggal, yang boleh intensif sumber, terutamanya untuk litar kuantum yang besar.
 2. Kepekaan Bunyi: Perkakasan kuantum pada masa ini bising, dan ketepatan kecerunan yang dikira menggunakan peraturan anjakan parameter boleh dipengaruhi oleh hingar dalam ukuran kuantum.
 3. scalability: Apabila bilangan parameter dalam litar kuantum meningkat, bilangan penilaian litar yang diperlukan bertambah, yang berpotensi memberi kesan kepada kebolehskalaan pendekatan.
Kesimpulan
Pembeza anjakan parameter ialah teknik berkuasa yang membolehkan latihan model pembelajaran mesin kuantum dalam rangka kerja Kuantum TensorFlow. Dengan menyediakan kaedah analisis untuk mengira kecerunan, ia memudahkan penggunaan algoritma pengoptimuman berasaskan kecerunan, yang penting untuk melatih model kompleks. Walaupun terdapat cabaran yang dikaitkan dengan keamatan sumber, kepekaan hingar dan skalabiliti, peraturan anjakan parameter kekal sebagai alat penting untuk memajukan bidang pembelajaran mesin kuantum dan menyepadukan model kuantum dengan infrastruktur pembelajaran mesin klasik.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai EITC/AI/TFQML Pembelajaran Mesin Kuantum TensorFlow:
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Kuantum TensorFlow EITC/AI/TFQML
Lebih banyak soalan dan jawapan:
Tagged under: , , , , ,