研究建立了量子神經網路過度引數化的理論
概述
洛斯阿拉莫斯國家實驗室最近發表的一項研究表明，過度引數化的技術在量子機器學習中提高了效能，並在絲綢之路上阻礙了傳統計算機。該實驗室的團隊建立了一個理論框架，用於預測量子機器學習模型成為過度引數化的關鍵引數數量。在某個臨界點上，增加引數會引發網路效能的飛躍，模型變得更容易訓練。背景
機器學習通常涉及訓練神經網路來處理訊息，即資料，並學習如何解決特定的任務。在訓練階段，算法根據學習的過程更新這些引數，試圖找到它們的最優設定。一旦確保了最優引數，神經網路應該能夠從訓練實例中推斷出對於新的和之前未見過的資料點的學習。過度引數化的重要性
過度引數化，是一種在傳統機器學習中廣泛接受的概念，它增加了越來越多的引數，可以防止訓練過程的停滯。在傳統計算機上，過度引數化的影響在量子機器學習模型中很少被理解。洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究
在這項新研究中，洛斯阿拉莫斯國家實驗室的團隊建立了量子機器學習模型過度引數化的理論框架。在某個臨界點上，增加引數會引發網路效能的飛躍，模型變得更容易訓練。 這項研究的首席作者馬丁·拉羅卡（Martin Larocca）解釋說："透過建立了量子神經網路過度引數化的理論基礎，我們的研究為最佳化訓練過程和實現在實際量子應用中的效能提升鋪平了道路。" 量子機器學習利用了量子力學的某些特點，如奈米化和超級位置，比傳統計算機上的機器學習提供了更快的速度，也就是所謂的量子優勢。這項研究的發現有助於克服機器學習訓練過程中的障礙，使得量子機器學習模型更容易訓練和使用。邁向更好的量子機器學習
洛斯阿拉莫斯國家實驗室團隊提供的研究結果可以幫助解決在量子機器學習中的引數訓練中的困境。透過增加引數，量子機器學習模型可以在更高維度的方向上進行移動，從而避免陷入錯誤的最小值，找到真正的解決方案。 對於實際應用，這一發現意味著我們可以更好地利用量子機器學習的潛力。例如，在量子材料研究中，機器學習可以用於學習量子資料的性質，比如對不同相態的分類。這對於傳統計算機來說非常困難，而有了這項研究的結果，我們能夠更好地訓練和應用量子機器學習模型，從而提高研究效率。結論
洛斯阿拉莫斯國家實驗室的研究在量子機器學習中建立了過度引數化的理論，這一發現有助於最佳化訓練過程並提高實際應用的效能。透過增加引數，我們可以避免在機器學習過程中陷入錯誤的區域性最小值，找到真正的解決方案。這項研究的結果對於加快量子材料研究等領域的進展具有重要意義。 更多訊息: 原始論文: Martín Larocca et al, Theory of overparametrization in quantum neural networks, Nature Computational Science (2023). DOI: 10.1038/s43588-023-00467-6 . www.nature.com/articles/s43588-023-00467-6 . On arXiv: DOI: 10.48550/arxiv.2109.11676 相關期刊: arXiv , Nature Computational Science 由洛斯阿拉莫斯國家實驗室提供。Quantum Computing-量子神經網路、過度引數化、理論研究
