В России разработали метод ускорения обучения нейросетей в 326 раз
В России разработали математический инструмент для ускорения обучения нейросетей на квантовых компьютерах. Расчеты показали выигрыш в скорости на примере 16-кубитного регистра, сообщили в пресс-службе Минобрнауки России.
Разработку представил старший преподаватель Московского автодорожного института (МАДИ) Цезарь Пронин. Он предложил использовать обратимый квантовый умножитель в качестве «оракула» — функции, которая помогает алгоритму распознать верный ответ. По расчетам, с таким компонентом алгоритм Гровера находит решение примерно в 326 раз быстрее классического перебора на примере 16-кубитного регистра.
Алгоритм Гровера позволяет оценивать множество вариантов одновременно, но для выбора ответа ему нужен «оракул». Такая функция усиливает вероятность верного решения. При этом квантовые операции должны оставаться обратимыми: вспомогательные вычисления требуется убрать без потери информации.
Для своего подхода Пронин систематизировал матричный аппарат и построил квантовые аналоги логических операций NOT, AND, OR и XOR, а также полного сумматора. На этой основе он сформулировал концепцию схем обучения квантового персептрона — базового элемента нейросети. В них «оракул» опирается на функцию активации.
Работу планируют продолжить: предстоит масштабировать подход для 2–3-кубитных регистров, адаптировать его для симуляторов и квантовых компьютеров промежуточного масштаба, а также решить вопросы разрядности квантовой арифметики.
Источник: ТАСС