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!

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:

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:

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)

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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