• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
Рубрика выходит при поддержке
31.12.2021, 10:21
Мария Осетрова
4
13,8 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 / Автор: Pinaria Caprarius

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 + Enter.
Подписывайтесь на нас в Telegram, Яндекс.Новостях и VK
Предстоящие мероприятия
11 февраля, 09:44
ПНИПУ

17 февраля 2026 года произойдет первое в этом году солнечное затмение, которое будет иметь кольцеобразный тип. Ученый Пермского Политеха Евгений Бурмистров рассказал, почему февральское затмение не похоже ни на одно другое, когда его ожидать и кому посчастливится стать свидетелем редчайшего «огненного кольца».

11 февраля, 11:47
Александр Березин

Целый ряд открытых ими галактик должен был возникнуть всего через 100 миллионов лет после Большого взрыва, что само по себе непросто согласовать с общепринятой физикой. Но одна из них по возрасту формально выглядит или ровесником Большого взрыва, или даже старше него. Если этот возраст подтвердится, Стандартная космологическая модель потеряет статус стандартной.

11 февраля, 11:01
СПбГУ

Геологи Санкт-Петербургского государственного университета в составе международного научного коллектива проанализировали данные пород из Восточной Антарктиды и выяснили, что магнитная аномалия в этом регионе стала следствием сближения континентов и рождения суперконтинента Родиния около одного миллиарда лет назад.

11 февраля, 09:44
ПНИПУ

17 февраля 2026 года произойдет первое в этом году солнечное затмение, которое будет иметь кольцеобразный тип. Ученый Пермского Политеха Евгений Бурмистров рассказал, почему февральское затмение не похоже ни на одно другое, когда его ожидать и кому посчастливится стать свидетелем редчайшего «огненного кольца».

6 февраля, 10:11
Александр Березин

В 1980-х годах большую популярность приобрела борьба с озоновыми дырами. Из-за нее хладагенты из хлорфторгулеродов заменили на аналоги из гидрофторуглеродов. Теперь ученые выяснили, что эта замена — как и следующие за ней, уже в рамках борьбы с глобальным потеплением — ведет к накоплению в атмосфере довольно опасных «вечных химикатов».

10 февраля, 11:01
СГМУ им. В.И. Разумовского

Латентный железодефицит и железодефицитная анемия остаются одними из самых распространенных патологических состояний. Пациенты нередко задаются вопросом: возможно ли скорректировать дефицит железа, лишь обогатив рацион железосодержащими продуктами, вроде красного мяса, свеклы, гранатов? Несмотря на логичность этого подхода, современные клинические рекомендации единодушно указывают на его несостоятельность в качестве основного лечения.

12 января, 15:39
Александр Березин

От рыб произошли все наземные позвоночные, включая нас, но как именно рыбы стали главным населением морей — до последнего времени оставалось неясным. Авторы новой научной работы попытались доказать, что причиной этого было вымирание, возможно, вызванное белыми ночами.

28 января, 10:50
Игорь Байдов

Международная команда палеонтологов описала новый вид динозавра размером с крупную современную птицу. Он носил на голове плотный костяной нарост, который эти животные, возможно, использовали для внутривидовых разборок. Находка показывает, что даже мелкие хищники мелового периода могли решать конфликты не только когтями и зубами, но и ударами головой.

26 января, 14:26
Александр Березин

Образцы грунта, взятые астронавтами полвека назад, вложили еще один важный кирпич в здание научной картины мира: гипотеза о том, что Земля исходно была сухой, не стыкуется с фактами. Похоже, идею о невозможности сохранения большого количества воды на «теплых» планетах придется пересмотреть.

[miniorange_social_login]

Комментарии

4 Комментария
ai77 .
14.01.2022
-
0
+
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").
-
0
+
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
    -
    0
    +
    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.
Подтвердить?
Подтвердить?
Причина отклонения
Подтвердить?
Не получилось опубликовать!

Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.

Понятно
Жалоба отправлена

Мы обязательно проверим комментарий и
при необходимости примем меры.

Спасибо
Аккаунт заблокирован!

Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.

Понятно
Что-то пошло не так!

Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.

Понятно
Лучшие материалы
Закрыть
Войти
Регистрируясь, вы соглашаетесь с правилами использования сайта и даете согласие на обработку персональных данных.
Ваша заявка получена

Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно