Рубрика выходит при поддержке
31.12.2021, 10:21
Мария Осетрова
4
13,9 тыс

Физики создали квантовую нейросеть, способную к обучению

❋ 6.4

Исследователи из США и Великобритании определили, что сверточные нейронные сети не страдают от проблемы «бесплодного плато» и гарантированно обучаемы. Такую архитектуру можно будет использовать для анализа данных при помощи квантовых компьютеров.

© Los Alamos National Laboratory
© Los Alamos National Laboratory

Квантовые нейронные сети вызывают ажиотаж вокруг возможности эффективного анализа квантовых данных. Но это волнение сдерживает проблема так называемого бесплодного плато, характерная для многих архитектур нейронных сетей. В процессе обучения нейронная сеть движется по ландшафту функции потерь, стараясь найти самую нижнюю точку. Попадая в «бесплодное плато», она не чувствует достаточного перепада высот и, соответственно, не может определить, в каком направлении двигаться дальше. В результате натренировать нейронную сеть не удается.

В своей работе ученые решили проверить, будут ли от проблемы «бесплодного плато» страдать сверточные нейронные сети. При их создании вдохновлялись строением зрительной коры головного мозга. Сверточные нейронные сети состоят из череды слоев с постепенно снижающейся размерностью, которые сохраняют ключевые особенности набора данных. Такую структуру нейросетей используют для самых разных задач — от анализа изображений до распознавания речи.

Авторам исследования удалось показать, что квантовые сверточные нейронные сети невосприимчивы к «бесплодному плато», в отличие от многих других архитектур нейронных сетей. Это особенно актуально при увеличении размерности данных. Ученые предполагают, что масштабируемые и обучаемые квантовые нейронные сети подойдут для анализа и моделирования материалов с высокотемпературной сврехпроводимостью, на которые одновременно влияют множество параметров: температура, давление, наличие примесей и разница фаз. Классическим компьютерам такие вычисления не под силу.

Кроме того, авторы работы представляют новую методику, основанную на графах, с помощью которой они анализировали чувствительность нейронной сети к «бесплодному плато». Исследователи предполагают, что она может быть полезна и в других приложениях.

Статья с подробным описанием структуры нейросети и доказательствами ее обучаемости опубликована в журнале Physical Review X.

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl (Cmd) + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Дзен и в последнюю очередь на VK
Предстоящие мероприятия
19 сентября, 18:54
Александр Березин

Новая порция американских военных материалов об НЛО содержит очередные видео летающих объектов неизвестной природы, аудиозаписи с попыткой анализа наблюдений таких объектов и показывает, что американские военные пытались запустить какие-то разработки, опираясь на опыт своих не самых приятных столкновений с НЛО. Причем некоторые военные, видимо, получили после контакта с этими объектами какие-то повреждения, в том числе вызывающие выпадение волос.

20 сентября, 11:11
Марк Чернов

На севере Египта археологи совершили двойное открытие: раскопали древний некрополь, а прямо поверх него — руины римского военного форта. Главной неожиданностью для ученых стало само наличие скальных гробниц в этом регионе. Вся Дельта Нила состоит из заиленной глинистой почвы, где подземное строительство казалось невозможным, однако древние мастера сумели найти редкие выходы твердой породы и высечь в них усыпальницы.

19 сентября, 11:13
Александр Березин

Управление Конгресса США по бюджету подготовило доклад о последствиях глобального потепления. Первыми изо всех государственных органов в истории оно спрогнозировало серьезное снижение смертности из-за потепления климата. Это идет наперекор многолетней традиции полного игнорирования официальными документами давно известного в науке факта подавления избыточной смертности из-за роста глобальных температур.

16 сентября, 14:29
Татьяна Зайцева

Анализ данных о почти 300 тысячах километров римских дорог, проложенных по территории бывшей империи, показал, что они вовсе не были такими прямыми, как принято считать. Кроме того, выяснилось, что известная поговорка «Все дороги ведут в Рим» тоже не соответствует истине.

15 сентября, 11:38
Evgenia Vavilova

Тренды здорового питания постоянно меняются, в том числе на основе научных исследований. Когда-то публика панически боялась жиров, но их реабилитировали. Гарвардская пирамида здорового питания рисовала сложные углеводы в основании пирамиды, а теперь они переместились к вершине. Возможно, и современную моду на приоритет белка придется пересмотреть.

14 сентября, 15:23
Татьяна Зайцева

Авторы нового исследования, возможно, нашли ответ на вопрос, почему естественный отбор не устранил из человеческого генома мутацию, повышающую риск такого тяжелого аутоиммунного заболевания, как волчанка. По-видимому, все дело в эволюционном компромиссе: уязвимость в одной сфере — расплата за преимущество в другой.

9 сентября, 22:44
Александр Березин

Нейросеть OpenAI добилась серьезного прорыва в математике, решив одну из семи «задач тысячелетия». Получат ли США, чьи нейросети опираются на гораздо более мощное «железо», чем у Китая, монополию на конвейер научных открытий? Даст ли это возможности сравнимые с их атомной монополией 80 лет назад?

28 августа, 15:43
Татьяна Зайцева

Сопротивление жителей Европы самой идее употребления насекомых в пищу может иметь эволюционные корни, уходящие вглубь тысячелетий, пришли к выводу авторы нового исследования. Оказалось, предки современных европейцев ели насекомых лишь эпизодически. Кроме того, из-за генетических мутаций они плохо переваривали их экзоскелеты.

29 августа, 16:51
Александр Березин

Госдолг США достиг 40 триллионов долларов и растет все быстрее и быстрее. На Западе переполох: при таких размерах его не выплатить. Следовательно, полагают многие, надо решить проблему как древние шумеры — долг обнулить и начать занимать заново. Рецепт кажется здравым, но есть нюансы. Причем поучительнее всего они даже не для Штатов, а, как ни странно, именно для России.

[miniorange_social_login]

Комментарии

4 Комментария
ai77 .
14.01.2022
На мой (пока непрофессиональный, к сожалению) взгляд, содержание статьи передано не совсем верно. Дело в том, что _любая_ квантовая нейросеть (QNN) _в принципе_ выходит из "бесплодного плато" и _в принципе_ рано или поздно достигает глобального минимума - за счет туннельного эффекта. Вопрос в том, насколько эффективно (быстро и с минимумом ресурсов) она это делает. Авторы предлагают для сверточных нейросетей (CQNN) новый метод (GRIM), который позволяет, используя рекурсию, построить граф для оптимальной (экономия ресурсов - кубитов, как понимаю) оценки функции ошибок и показывают (оценивая минимальные значения градиентов), что минимума можно достичь за разумное число итераций (т.е. реальное отсутствие "бесплодного плато").
Автор похоже не понял про что пишет. Классические "Сверточные нейронные сети" и квантовые это совсем разные в плане обучения вещи. И классические сверточные сети в той же мере имеют проблемы с упомянутым плато, как и остальные сети - методы обучения одни и те же. А вот квантовые сети не нуждаются в градиенте для обучения и соответственно гораздо более перспективны.
    ai77 .
    14.01.2022
    По крайней мере в данном случае имхо это не так - в оригинальной статье вводится и анализируется минимум функции потерь градиентным спуском, при определенных предположениях. Вот цитата: "Here we provide a rigorous analysis of the scaling of the QCNN cost function gradient, under the following assumptions: (1) All the two-qubit unitaries in the QCNN form independent (and uncorrelated) 2-designs and (2) the cost function is linear with respect to the input density matrix."
Да да... Материалы со сверхпроводимостью, как же. Знаем мы для чего эти сети будут использоваться. Для слежки и сбора данных.