Квантовое машинное обучение: гид для начинающих
Добро пожаловать в мир квантового машинного обучения! В нашем канале мы уже раскрывали тему квантового машинного обучения. В этой статье мы познакомим вас с проектом начального уровня и предоставим вам пошаговые инструкции с кодом. К концу этого урока вы будете иметь четкое представление о том, как использовать квантовые компьютеры для выполнения задач машинного обучения. Также вы сможете построить свою первую квантовую модель.
Но прежде чем мы углубимся в учебное пособие, давайте на минутку разберемся, что такое квантовое машинное обучение и почему оно такое захватывающее.
Квантовое машинное обучение – это область на пересечении квантовых вычислений и машинного обучения. Она включает в себя использование квантовых компьютеров для выполнения задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия и кластеризация. Квантовые компьютеры – это мощные машины, которые используют квантовые биты (кубиты) вместо классических битов для хранения и обработки информации. Это позволяет им выполнять определенные задачи намного быстрее, чем классические компьютеры, что делает их особенно хорошо подходящими для задач машинного обучения, связанных с большими объемами данных.
А теперь давайте приступим к нашему уроку!
Шаг 1: Установка необходимых библиотек
В этом руководстве мы будем использовать библиотеку PennyLane для квантового машинного обучения, а также NumPy для вычислений и Matplotlib для визуализации данных. Вы можете установить эти библиотеки с помощью pip, выполнив следующие команды:
Шаг 2: Загрузка образца набора данных
Во время реализации квантового машинного обучения, мы будем использовать набор данных Iris, который состоит из 150 образцов цветов ириса с четырьмя характеристиками: длина чашелистика, ширина чашелистика, длина лепестка и ширина лепестка. Набор данных включен в библиотеку sklearn, поэтому мы можем загрузить его, используя следующий код:
Шаг 3: Разделяем наборы данных на обучающие и тестовые
Мы будем использовать обучающий набор для обучения нашей квантовой модели и тестовый набор для оценки ее производительности. Мы можем разделить набор данных, используя функцию train_test_split из библиотеки sklearn.model_selection:
from sklearn.model_selection import train_test_split # Split the dataset into training and test sets X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
Шаг 4: Предварительная обработка данных
До того, как мы сможем использовать данные для обучения нашей квантовой модели, нам нужно их предварительно обработать. Одним из самых распространённых этапов предварительной обработки является нормализация данных и установление отношений между ними. Мы можем выполнить нормализацию, используя функцию StandardScaler из библиотеки sklearn.preprocessing:
Этот код инициализирует функцию StandardScaler и приспосабливает её к обучающим данным с помощью метода fit. Затем он масштабирует обучающие и тестовые данные с использованием метода transform.
Нормализация является важным этапом предварительной обработки, поскольку она гарантирует, что все характеристики данных находятся в одном масштабе, что может повысить производительность квантовой модели.
Шаг 5: Определяем квантовую модель
Теперь мы готовы определить нашу квантовую модель, используя библиотеку PennyLane. Первый шаг – импортировать необходимые функции и создать квантовое устройство:
Далее мы определим квантовую функцию, которая принимает данные в качестве входных данных и возвращает прогноз. Мы будем использовать простую квантовую нейронную сеть с одним слоем квантовых нейронов:
Эта квантовая функция принимает два аргумента: weights, который является параметрами квантовой нейронной сети, и data, который является входными данными.
Первая строка инициализирует кубиты с использованием функции AmplitudeEmbedding из библиотеки PennyLane.
Вторая строка создаёт слой квантовых нейронов с использованием функции StronglyEntanglingLayers.
Наконец, последняя строка измеряет кубиты и возвращает их ожидаемое значение.
Шаг 6: Определяем функцию затрат
Для того, чтобы обучить нашу квантовую модель, нам нужно определить функцию затрат, которая измеряет, насколько хорошо работает модель. В этом руководстве мы будем использовать среднеквадратичную ошибку (MSE) в качестве нашей функции затрат:
Эта функция принимает три аргумента: weights (параметры квантовой модели), data (входные данные) и labels (маркировка данных). Она использует квантовую нейронную сеть для прогнозирования входных данных и вычисляет MSE.
MSE является распространенной функцией затрат в машинном обучении и измеряет среднеквадратичную разницу между прогнозируемыми и истинными значениями.
Шаг 7: Обучаем квантовую модель
Теперь мы готовы обучить нашу квантовую модель с использованием градиентного спуска. Мы будем использовать класс AdamOptimizer из библиотеки PennyLane для выполнения оптимизации:
Этот код инициализирует AdamOptimizer с размером шага 0.01 и устанавливает количество шагов обучения, которое равно 100.
На каждом этапе обучения, код вычисляет градиенты функции затрат по отношению к весу, используя функцию qml.grad. Затем он обновляет вес с помощью метода opt.step и выводит стоимость каждых 10 шагов.
Градиентный спуск – это итерационный алгоритм оптимизации первого порядка для нахождения локального минимума дифференцируемой функции. AdamOptimizer – это вариант градиентного спуска, который использует адаптивную скорость обучения, что может значительно ускорить оптимизацию.
Шаг 8: Оцениваем квантовую модель
Теперь, когда мы обучили нашу квантовую модель, мы можем оценить ее производительность на тестовом наборе. Мы можем сделать это, используя следующий код:
Этот код использует квантовую нейронную сеть для составления прогнозов на тестовом наборе и вычисляет точность прогнозов с помощью функции qml.accuracy. Затем он выводит точность теста.
Шаг 9: Визуализация результатов
Наконец, мы можем визуализировать результаты нашей квантовой модели с помощью библиотеки Matplotlib.
Этот код создает точечную диаграмму прогнозов и добавляет диагональную линию для представления идеального прогноза. Затем он добавляет метки осей и заголовок к графику. Отображение происходит с помощью функции plt.show.
На этом всё! Мы успешно построили модель квантового машинного обучения и оценили ее производительность на примере набора данных.
Результаты
Чтобы проверить производительность квантовой модели, мы запустили код, приведенный в руководстве, и получили следующие результаты:
Результаты показывают, что квантовая модель смогла обучиться и сделать точные прогнозы на тестовом наборе. Стоимость постоянно снижалась в течение обучения, что указывает на то, что модель совершенствовалась по мере ее обучения. Итоговая точность теста 0,87 является довольно хорошей и указывает на то, что модель смогла правильно классифицировать большинство тестовых примеров.
Заключение
Квантовое машинное обучение – захватывающая область со множеством интересных применений (от оптимизации цепочек поставок до прогнозирования цен на акции). Мы надеемся, что это руководство дало вам представление о том, что возможно реализовать с помощью квантовых компьютеров и машинного обучения, и что оно вдохновило вас узнать больше об этой увлекательной теме.
#машинноеобучение #machinelearning #deeplearning # neuralnets