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科技工作者之家 2019-01-03
量子计算,它能给人工智能技术的发展带来帮助吗?可以!
谷歌人工智能量子(Google AI Quantum)团队最近发表了两篇论文,介绍了他们在理解量子计算机学习任务方面取得的新进展,证明了量子计算也能解决传统机器学习中的图像分类问题。而且,随着技术发展,量子计算机将在学习能力上超越经典的神经网络。
另外,量子计算还能解决经典网络中一些棘手问题,比如预防出现模型训练中的梯度消失问题。
在第一篇论文中,谷歌构建一个神经网络的量子模型,研究如何在量子处理器上执行神经网络的分类任务。
谷歌把这个模型叫做量子神经网络(QNN),希望它能用在近期出现的量子处理器上。
虽然目前的工作主要是理论上的,但QNN的结构有助于在不久的将来对量子计算机进行测试。
QNN可以通过标记数据的监督学习进行调整,谷歌已经在理论上证明了可以在MNIST数据集上训练它进行图像分类。
谷歌预计,随着量子计算机硬件规模的发展,未来QNN的能力将足够与经典神经网络匹敌,从而实现“量子霸权”。
在第二篇论文中,谷歌专注于量子神经网络和经典神经网络训练中的关键难题,即梯度消失或爆炸(vanishing or exploding gradients)的问题。
在传统的神经网络中,神经元权重良好的、无偏见的初始猜测通常与随机性无关,但是在某些情况下也存在一些困难。
量子计算恰恰能解决这方面的问题。
谷歌的论文表明,量子几何(quantum geometry)的独特特征能够阻止某些不良的初始化情况产生,帮助我们进入到函数的稳定区,防止选取那些会导致梯度消失的初始化策略。
这项工作对未来初始化和训练量子神经网络的策略具有指导意义。谷歌希望从这些量子几何状态中获得启发,实现训练网络的新算法。(赵利利编辑整理)
内容来源:中国科学报
来源:中国科学报
原文链接:http://news.sciencenet.cn//sbhtmlnews/2019/1/342356.shtm
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