क्वांटम मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग के बावजूद सामान्यीकरण

क्वांटम मशीन लर्निंग मॉडल में ओवरफिटिंग के बावजूद सामान्यीकरण

समय टिकट: 20 दिसंबर, 2023 7:32 पूर्वाह्न
स्रोत नोड: 3028699

इवान पीटर्स1,2,3 और मारिया शुल्ड4

1भौतिकी विभाग, वाटरलू विश्वविद्यालय, वाटरलू, ओएन, एन2एल 3जी1, कनाडा
2क्वांटम कंप्यूटिंग संस्थान, वाटरलू, ओएन, एन2एल 3जी1, कनाडा
3सैद्धांतिक भौतिकी के लिए परिधि संस्थान, वाटरलू, ओंटारियो, N2L 2Y5, कनाडा
4ज़ानाडू, टोरंटो, ओएनएन, एम 5 जी 2 सी 8, कनाडा

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सार

गहरे तंत्रिका नेटवर्क की व्यापक सफलता ने शास्त्रीय मशीन लर्निंग में एक आश्चर्य प्रकट किया है: बहुत जटिल मॉडल अक्सर प्रशिक्षण डेटा को ओवरफिट करते हुए अच्छी तरह से सामान्यीकृत करते हैं। सौम्य ओवरफिटिंग की इस घटना का गहन शिक्षण के पीछे के तंत्र को बेहतर ढंग से समझने के लक्ष्य के साथ विभिन्न शास्त्रीय मॉडलों के लिए अध्ययन किया गया है। क्वांटम मशीन लर्निंग के संदर्भ में घटना को चित्रित करने से ओवरफिटिंग, ओवरपैरामीटराइजेशन और सामान्यीकरण के बीच संबंधों की हमारी समझ में सुधार हो सकता है। इस कार्य में, हम क्वांटम मॉडल में सौम्य ओवरफिटिंग का लक्षण वर्णन प्रदान करते हैं। ऐसा करने के लिए, हम शोर संकेतों पर प्रतिगमन के लिए एक शास्त्रीय इंटरपोलिंग फूरियर फीचर मॉडल के व्यवहार को प्राप्त करते हैं, और दिखाते हैं कि कैसे क्वांटम मॉडल का एक वर्ग अनुरूप विशेषताओं को प्रदर्शित करता है, जिससे क्वांटम सर्किट की संरचना (जैसे डेटा-एन्कोडिंग और राज्य तैयारी संचालन) को जोड़ा जाता है। ) क्वांटम मॉडल में ओवरपैरामीटराइजेशन और ओवरफिटिंग के लिए। हम स्थानीय रूप से "स्पाइकी" व्यवहार के साथ शोर डेटा को प्रक्षेपित करने के लिए क्वांटम मॉडल की क्षमता के अनुसार इन विशेषताओं को सहजता से समझाते हैं और सौम्य ओवरफिटिंग का एक ठोस प्रदर्शन उदाहरण प्रदान करते हैं।

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