QINNs: Quantum-Informed Neural Networks
Aritra Bal, Markus Klute, Benedikt Maier, Melik Oughton, Eric Pezone and Michael Spannowsky
经典的深度神经网络可以在对撞机数据中学习丰富的多粒子相关性,但它们的归纳偏差很少锚定在物理结构中。 我们提出了量子信息神经网络(QINNs),这是一个将量子信息概念和量子可观测值引入纯经典模型的一般框架。 虽然框架是广泛的,但在本文中,我们研究了一个将每个粒子编码为量子比特的具体实现,并使用量子费舍尔信息矩阵(QFIM)作为粒子相关性的紧凑,独立于基础的总结。 使用喷射标记作为案例研究,QFIMs在图形神经网络中充当轻量级嵌入,提高了模型的表达性和可塑性。 QFIM揭示了QCD和具有与物理期望一致的强射机的不同模式。 因此,QINN为量子知识分析(即断层扫描)提供了一条实用、可解释和可扩展的途径,特别是通过增强完善的深度学习方法。
Classical deep neural networks can learn rich multi-particle correlations in collider data, but their inductive biases are rarely anchored in physics structure. We propose quantum-informed neural networks (QINNs), a general framework that brings quantum information concepts and quantum observables into purely classical models. While the framework is broad, in this paper, we study one concrete realisation that encodes each particle as a qubit and uses the Quantum Fisher Information Matrix (QFIM) ...