• Добавить в закладки
  • Facebook
  • Twitter
  • Telegram
  • VK
  • Печать
  • Email
  • Скопировать ссылку
Рубрика выходит при поддержке
31.12.2021
Мария Осетрова
4
13 721

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
Вчера, 12:55
Игорь Байдов

Существует несколько гипотез о том, как на самом деле древние египтяне строили свои пирамиды. Если о способах возведения монументальных сооружений и инструментах, которые использовали строители, более-менее известно, то о методах доставки блоков и их установки мнения разнятся. Команда французских архитекторов и египтологов изучила ландшафт вокруг самой древней из сохранившихся египетских пирамид — Джосера — и рассказала, как египтяне могли доставлять и поднимать камни для ее строительства.

Вчера, 10:00
ПНИПУ

Эпоксидные смолы известны своей прочностью, устойчивостью к химическим воздействиям и хорошими электрическими свойствами. Такие полимеры используют в качестве основы красок, покрытий, клеев и изоляционных материалов. Однако их применение ограничено высокой вязкостью. Ученые ПНИПУ синтезировали низковязкую, но прочную эпоксидную смолу. Разработка откроет новые горизонты ее использования, избавит от потребности применять разбавители и станет модификатором более высоковязких существующих смол без понижения механических характеристик. Например, клей и краска станут более устойчивыми.

Позавчера, 15:20
Юлия Трепалина

В прошлом ИИ-системы выполняли определенный набор задач, а при появлении новых их нужно было переобучать. На это уходили дополнительные финансовые и вычислительные ресурсы. Открытие лаборатории исследований искусственного интеллекта T-Bank AI Research и Института AIRI меняет ситуацию. Ученые первыми в мире создали модель в области контекстного обучения (In-Context Learning), которая на нескольких примерах сама может учиться новым действиям.

23 июля
НИУ ВШЭ

Международная команда исследователей с участием ученых из НИУ ВШЭ изучила, как люди, владеющие двумя языками (билингвы), ассоциируют время с пространством. Оказалось, что и в первом, и во втором языке они связывают прошлое с левой частью пространства, а будущее — с правой. При этом чем выше уровень владения вторым языком, тем сильнее выражена эта связь.

23 июля
Андрей

Человек множеством способов загрязняет природу вокруг себя, преимущественно воду. В Мировой океан попадают как отходы с производств, так и тонны пластикового мусора. Все это способно отравлять жизнь морских животных, особенно редких вроде акул. Одним из малоизученных токсичных источников можно назвать наркотики, в частности кокаин. Случайное употребление этого вещества акулами раньше только предполагали, но теперь бразильские биологи нашли прямые доказательства.

24 июля
Дарья Г.

На сегодня удалось подтвердить существование тысяч экзопланет, но лишь около 25 из них получилось запечатлеть напрямую. Причем из них лишь шесть объектов старше 100 миллионов лет. И вот, наконец, ученые смогли сделать снимок взрослой экзопланеты.

1 июля
Александр Березин

Необычный биологический вид, по оценке авторов новой научной работы, пригоден для заселения четвертой планеты без каких-либо предварительных условий — уже в том виде, в котором он существует сейчас. Поскольку речь идет о фотосинтетическом организме, он способен нарабатывать существенное количество кислорода. Интересно, что кандидат на терраформирование Марса сохранил жизнеспособность после месяца в жидком азоте.

12 июля
Александр Березин

Falcon 9 Block 5 впервые за три сотни запусков дал частично неудачный полет. Ракета выводила 20 спутников компании SpaceX, с 15 связь уже пропала, еще пять могут быть потеряны в ближайшее время.

15 июля
Александр Березин

Авторы нового исследования впервые показали, что круглые провалы в лунной поверхности не просто близки к многокилометровым пещерам на естественном спутнике Земли, но и располагают тоннелями, ведущими в глубину.

[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").
Vladimir Fedosov
01.01.2022
-
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
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
Ваше сообщение получено

Мы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.

Понятно