با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). با تشکر از صبوری شما!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
دسته بندی:
محاسبات کوانتومی - Quantum-Computing
سال انتشار:
2022
عنوان انگلیسی مقاله:
Training Hybrid Classical-Quantum Classifiers via Stochastic Variational Optimization
ترجمه فارسی عنوان مقاله:
آموزش طبقهبندیکنندههای ترکیبی کلاسیک-کوانتومی از طریق بهینهسازی تغییرات تصادفی
منبع:
ieee - ieee Signal Processing Letters;2022;29; ;10:1109/LSP:2022:3164852
نویسنده:
Ivana Nikoloska; Osvaldo Simeone
چکیده انگلیسی:
Quantum machine learning has emerged as a potential practical application of near-term quantum devices. In this
work, we study a two-layer hybrid classical-quantum classifier
in which a first layer of quantum stochastic neurons implementing generalized linear models (QGLMs) is followed by a second
classical combining layer. The input to the first, hidden, layer is
obtained via amplitude encoding in order to leverage the exponential size of the fan-in of the quantum neurons in the number of
qubits per neuron. To facilitate implementation of the QGLMs, all
weights and activations are binary. While the state of the art on
training strategies for this class of models is limited to exhaustive
search and single-neuron perceptron-like bit-flip strategies, this
letter introduces a stochastic variational optimization approach
that enables the joint training of quantum and classical layers via
stochastic gradient descent. Experiments show the advantages of
the approach for a variety of activation functions implemented by
QGLM neurons.
Index Terms: Probabilistic machine learning | quantum computing | quantum machine learning.
قیمت: رایگان
توضیحات اضافی:
تعداد نظرات : 0