Квантовая нейросеть научилась работать с квантовыми данными
Физики обобщили концепцию искусственного перцептрона до квантовых систем и разработали квантовую нейросеть, способную производить произвольные вычисления.
Нейросеть показала хорошую предсказательную способность в задаче определения случайного многокубитного преобразования даже на шумной выборке, а метод обучения, представленный учеными, потенциально дает экспоненциальное ускорение в обучении глубоких нейросетей.
Работа опубликована в Nature Communications.
Алгоритмы машинного обучения обладают высокой вычислительной сложностью. Сейчас, когда мощность классических компьютеров перестает расти (начинает нарушаться закон Мура), необходим новый подход к обучению, что влечет за собой фундаментально другую реализацию нейросети. В то же время квантовые устройства, способные превзойти классические компьютеры в определенных задачах, позволяют реализовать квантовое машинное обучение.
Ученые уже давно используют симбиоз предсказательных алгоритмов и квантовых вычислений. Например, физики используют машинное обучение для предсказания динамики многочастичных систем, на которых строятся кубиты, а квантовые вычисления, в свою очередь, могут помочь ускорить классические алгоритмы обучения. Одна из областей такого машинного обучения включает в себя созданиеквантовой нейросети, способной обучаться на квантовых данных. Для создания такой сети ученым необходимо реализовать искусственный нейрон в квантовых системах, разработать архитектуру сети и модель обучения.
Физики из Ганноверского университета имени Лейбница под руководством профессора Рамоны Вульф (Ramona Wolf) представили квантовый аналог классической модели нейронов, которые формируют нейросети с прямой связью. Такие сети, например, могут производить универсальные квантовые вычисления.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев