Kako diferencijator pomaka parametra olakšava obuku modela kvantnog strojnog učenja u TensorFlow Quantum?

by EITCA akademija / Utorak, lipanj 11 2024 / Nalazi se u Umjetna inteligencija, EITC/AI/TFQML TensorFlow kvantno strojno učenje, Praktični TensorFlow Quantum - binarni klasifikator, Korištenje Tensorflow Quantuma za jednostavnu kvantnu binarnu klasifikaciju, Pregled ispita

Diferencijator pomaka parametra tehnika je koja se koristi za olakšavanje obuke modela kvantnog strojnog učenja, posebno unutar okvira TensorFlow Quantum (TFQ). Ova je metoda važna za omogućavanje optimizacije temeljene na gradijentu, što je kamen temeljac procesa obuke u strojnom učenju, uključujući modele kvantnog strojnog učenja.

Razumijevanje diferencijatora pomaka parametra

Pravilo pomaka parametra je tehnika za izračunavanje gradijenta kvantne očekivane vrijednosti u odnosu na parametar u kvantnom krugu. To je bitno za treniranje kvantnih modela korištenjem metoda optimizacije temeljenih na gradijentu, kao što je gradijentni spust, koji zahtijeva izračun gradijenata funkcije gubitka s obzirom na parametre modela.

U klasičnom strojnom učenju, alati za automatsko diferenciranje poput onih koje nudi TensorFlow ili PyTorch mogu se koristiti za učinkovito izračunavanje ovih gradijenata. Međutim, u kvantnom području priroda kvantnih operacija i mjerenja zahtijeva drugačiji pristup. Pravilo pomaka parametra pruža način za analitički proračun ovih gradijenata iskorištavanjem strukture kvantnih sklopova.

Matematička osnova

Razmotrimo kvantni krug parametriran skupom parametara $\theta = (\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_n)$ . Izlaz sklopa je kvantno stanje $|\psi(\theta)\rangl$ , a cilj je izračunati očekivanu vrijednost opservable $O$ s obzirom na ovo stanje, dano od:

$\langle O \rangle(\theta) = \langle \psi(\theta) | O | \psi(\theta) \rangle$

Kako bismo optimizirali ovu vrijednost očekivanja, potreban nam je gradijent $\nabla_{\theta} \langle O \rangle(\theta)$ . Za parametar $\theta_i$ , pravilo pomaka parametra kaže da se gradijent može izračunati kao:

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

gdje $e_i$ je jedinični vektor u smjeru $\theta_i$ . Ova formula bitno mijenja parametar $\theta_i$ by $\pm \pi/2$ i izračunava razliku u očekivanim vrijednostima, skalirano faktorom 1/2.

Implementacija u TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum integrira pravilo pomaka parametara kako bi omogućio obuku kvantnih modela pomoću API-ja visoke razine. Kada je kvantni model definiran u TFQ, obično se sastoji od parametriziranog kvantnog kruga i klasičnog sloja za naknadnu obradu. Proces obuke uključuje sljedeće korake:

1. Definicija strujnog kruga: Definirajte parametrizirani kvantni krug pomoću Cirqa, koji se zatim pretvara u TensorFlow Quantum krug.
2. Izračun očekivanja: Izračunajte očekivanu vrijednost vidljive s obzirom na izlazno stanje kvantnog kruga.
3. Izračun gradijenta: Koristite pravilo pomaka parametra za izračunavanje gradijenata očekivane vrijednosti s obzirom na parametre kruga.
4. Optimizacija: Primijenite algoritam optimizacije temeljen na gradijentu za ažuriranje parametara kvantnog kruga.

Primjer: kvantni binarni klasifikator

Razmotrite jednostavan kvantni binarni klasifikator implementiran u TensorFlow Quantum. Klasifikator je dizajniran da razlikuje dvije klase podataka kodiranih u kvantnim stanjima. Koraci za implementaciju i obuku ovog klasifikatora pomoću diferencijatora pomaka parametra su sljedeći:

Korak 1: Definirajte kvantni krug

{{EJS3}}Korak 2: Izradite kvantni model

{{EJS4}}Korak 3: Kompajlirajte i obučite 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)
U ovom primjeru TensorFlow Quantum interno koristi pravilo pomaka parametra za izračunavanje gradijenata funkcije gubitka s obzirom na parametar  u kvantnom krugu. To omogućuje optimizatoru ažuriranje parametra  tijekom procesa obuke, u konačnici poboljšavajući performanse kvantnog binarnog klasifikatora.
Prednosti diferencijatora pomaka parametara
Pravilo pomaka parametara nudi nekoliko prednosti za obuku modela kvantnog strojnog učenja:
1. Analitički gradijenti: Pruža točnu analitičku metodu za izračunavanje gradijenata, izbjegavajući potrebu za numeričkom diferencijacijom, koja može biti sklona pogreškama i neučinkovitosti.
 2. Kompatibilnost s Quantum hardverom: Pravilo pomaka parametra kompatibilno je s trenutnim kvantnim hardverom, budući da zahtijeva samo mogućnost mjerenja očekivanih vrijednosti pri pomaknutim vrijednostima parametara.
 3. Integracija s klasičnim okvirima: Omogućuje besprijekornu integraciju s klasičnim okvirima strojnog učenja kao što je TensorFlow, omogućujući hibridne kvantno-klasične modele i iskorištavajući postojeću infrastrukturu strojnog učenja.
Izazovi i razmatranja
Unatoč njegovim prednostima, postoje neki izazovi i razmatranja kada se koristi pravilo pomaka parametra za obuku kvantnih modela:
1. Intenzitet resursa: Pravilo pomaka parametra zahtijeva višestruke procjene kvantnog kruga (pri pomaknutim vrijednostima parametra) za izračunavanje jednog gradijenta, što može biti zahtjevno za resurse, posebno za velike kvantne sklopove.
 2. Osjetljivost na buku: Quantum hardver trenutno stvara buku, a na točnost gradijenata izračunatih pomoću pravila pomaka parametra može utjecati šum u kvantnim mjerenjima.
 3. skalabilnost: Kako se broj parametara u kvantnom krugu povećava, broj potrebnih procjena kruga raste, što potencijalno utječe na skalabilnost pristupa.
Zaključak
Diferencijator pomaka parametra moćna je tehnika koja omogućuje obuku kvantnih modela strojnog učenja unutar okvira TensorFlow Quantum. Pružajući analitičku metodu za izračunavanje gradijenata, olakšava korištenje optimizacijskih algoritama temeljenih na gradijentu, koji su ključni za obuku složenih modela. Iako postoje izazovi povezani s intenzitetom resursa, osjetljivošću na buku i skalabilnošću, pravilo pomaka parametara ostaje važan alat za unapređenje polja kvantnog strojnog učenja i integraciju kvantnih modela s klasičnom infrastrukturom strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/TFQML TensorFlow kvantno strojno učenje:
Koje su glavne razlike između klasičnih i kvantnih neuronskih mreža?
Koji je točno problem riješen postignućem kvantne nadmoći?
Koje su posljedice postignuća kvantne nadmoći?
Koje su prednosti korištenja Rotosolve algoritma u odnosu na druge metode optimizacije kao što je SPSA u kontekstu VQE, posebno u pogledu glatkoće i učinkovitosti konvergencije?
Kako Rotosolve algoritam optimizira parametre ( θ ) u VQE i koji su ključni koraci uključeni u ovaj proces optimizacije?
Kakvo je značenje parametriziranih rotacijskih vrata (U(θ)) u VQE i kako se obično izražavaju u smislu trigonometrijskih funkcija i generatora?
Kako se izračunava vrijednost očekivanja operatora ( A ) u kvantnom stanju opisanom s ( ρ ) i zašto je ova formulacija važna za VQE?
Koja je uloga matrice gustoće ( ρ ) u kontekstu kvantnih stanja i kako se ona razlikuje za čista i mješovita stanja?
Koji su ključni koraci uključeni u konstrukciju kvantnog kruga za Hamiltonian od dva qubita u TensorFlow Quantumu i kako ti koraci osiguravaju točnu simulaciju kvantnog sustava?
Kako se mjerenja transformiraju u Z bazu za različite Paulijeve članove i zašto je ta transformacija neophodna u kontekstu VQE?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/TFQML TensorFlow Quantum Machine Learning
Još pitanja i odgovora:
Polje: Umjetna inteligencija
Program: EITC/AI/TFQML TensorFlow kvantno strojno učenje (idite na program certifikacije)
Lekcija: Praktični TensorFlow Quantum - binarni klasifikator
Tema: Korištenje Tensorflow Quantuma za jednostavnu kvantnu binarnu klasifikaciju (idi na srodnu temu)
Pregled ispita

Oznake: Umjetna inteligencija, GradientDescent, ParameterShiftRule, Kvantno računalstvo, QuantumMachineLearning, TensorFlowQuantum

EITCA akademija