پیرامیٹر شفٹ تفریق ٹینسر فلو کوانٹم میں کوانٹم مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت میں کس طرح سہولت فراہم کرتا ہے؟

/ / میں شائع مصنوعی ذہانت, EITC/AI/TFQML ٹینسرفلو کوانٹم مشین لرننگ, عملی ٹینسرفلو کوانٹم - بائنری درجہ بندی, بائنری درجہ بندی کرنے کے لئے آسان کوانٹم کے لئے ٹینسر فلو کوانٹم, امتحان کا جائزہ

پیرامیٹر شفٹ تفریق ایک تکنیک ہے جو کوانٹم مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو آسان بنانے کے لیے استعمال کی جاتی ہے، خاص طور پر TensorFlow Quantum (TFQ) فریم ورک کے اندر۔ یہ طریقہ تدریجی بنیاد پر اصلاح کو فعال کرنے کے لیے اہم ہے، جو کہ کوانٹم مشین لرننگ ماڈلز سمیت مشین لرننگ میں تربیتی عمل کا سنگ بنیاد ہے۔

پیرامیٹر شفٹ فرق کو سمجھنا

پیرامیٹر شفٹ رول کوانٹم سرکٹ میں پیرامیٹر کے حوالے سے کوانٹم متوقع قدر کے گریڈینٹ کو کمپیوٹنگ کرنے کی ایک تکنیک ہے۔ یہ کوانٹم ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے ضروری ہے جس کے لیے گریڈینٹ پر مبنی اصلاحی طریقے استعمال کیے جائیں جیسے کہ گریڈینٹ ڈیسنٹ، جس کے لیے ماڈل پیرامیٹرز کے حوالے سے نقصان کے فنکشن کے گریڈینٹ کی گنتی کی ضرورت ہوتی ہے۔

کلاسیکی مشین لرننگ میں، TensorFlow یا PyTorch کی طرف سے فراہم کردہ خودکار تفریق ٹولز کا استعمال ان گریڈیئنٹس کو مؤثر طریقے سے کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے۔ تاہم، کوانٹم ڈومین میں، کوانٹم آپریشنز اور پیمائش کی نوعیت کے لیے ایک مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ پیرامیٹر شفٹ رول کوانٹم سرکٹس کی ساخت کا فائدہ اٹھاتے ہوئے تجزیاتی طور پر ان گریڈینٹ کی گنتی کرنے کا ایک طریقہ فراہم کرتا ہے۔

ریاضی کی بنیاد

ایک کوانٹم سرکٹ پر غور کریں جس کو پیرامیٹرز کے سیٹ سے بنایا گیا ہے۔ \theta = (\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_n). سرکٹ کا آؤٹ پٹ ایک کوانٹم حالت ہے۔ |\psi(\theta)\rangle، اور مقصد قابل مشاہدہ کی توقع کی قیمت کا حساب لگانا ہے۔ O اس ریاست کے حوالے سے، بذریعہ دیا گیا:

    \[ \langle O \rangle(\theta) = \langle \psi (\theta) | اے | \psi(\theta) \rangle \]

اس توقع کی قدر کو بہتر بنانے کے لیے، ہمیں گریڈینٹ کی ضرورت ہے۔ \nabla_{\theta} \langle O \rangle(\theta). پیرامیٹر کے لیے \theta_i، پیرامیٹر شفٹ کا اصول بتاتا ہے کہ میلان کو اس طرح شمار کیا جا سکتا ہے:

    \[ \frac{\partial \langle O \rangle(\theta)}{\partial \theta_i} = \frac{1}{2} \left( \langle O \rangle(\theta + \frac{\pi} {2} e_i) - \langle O \rangle(\theta - \frac{\pi}{2} e_i) \right) \]

کہاں e_i کی سمت میں یونٹ ویکٹر ہے۔ \theta_i. یہ فارمولہ بنیادی طور پر پیرامیٹر کو تبدیل کرتا ہے۔ \theta_i by \pm \pi/2 اور توقع کی قدروں میں فرق کو شمار کرتا ہے، 1/2 کے فیکٹر سے پیمانہ۔

TensorFlow کوانٹم میں نفاذ

TensorFlow کوانٹم اپنے اعلیٰ سطح کے APIs کا استعمال کرتے ہوئے کوانٹم ماڈلز کی تربیت کو فعال کرنے کے لیے پیرامیٹر شفٹ اصول کو مربوط کرتا ہے۔ جب TFQ میں کوانٹم ماڈل کی تعریف کی جاتی ہے، تو یہ عام طور پر ایک پیرامیٹرائزڈ کوانٹم سرکٹ اور کلاسیکل پوسٹ پروسیسنگ پرت پر مشتمل ہوتا ہے۔ تربیت کے عمل میں درج ذیل مراحل شامل ہیں:

1. سرکٹ کی تعریف: Cirq کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹرائزڈ کوانٹم سرکٹ کی وضاحت کریں، جو پھر TensorFlow کوانٹم سرکٹ میں تبدیل ہو جاتا ہے۔
2. توقعات کا حساب کتاب: کوانٹم سرکٹ کی آؤٹ پٹ حالت کے حوالے سے قابل مشاہدہ کی متوقع قدر کا حساب لگائیں۔
3. گریڈینٹ کمپیوٹیشن: سرکٹ کے پیرامیٹرز کے حوالے سے متوقع قدر کے گریڈینٹ کی گنتی کرنے کے لیے پیرامیٹر شفٹ کا اصول استعمال کریں۔
4. کی اصلاح: کوانٹم سرکٹ کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے گریڈینٹ پر مبنی اصلاحی الگورتھم کا اطلاق کریں۔

مثال: کوانٹم بائنری کلاسیفائر

TensorFlow Quantum میں لاگو کردہ ایک سادہ کوانٹم بائنری درجہ بندی پر غور کریں۔ درجہ بندی کوانٹم حالتوں میں انکوڈ شدہ ڈیٹا کی دو کلاسوں کے درمیان فرق کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ پیرامیٹر شفٹ فرق کا استعمال کرتے ہوئے اس درجہ بندی کو نافذ کرنے اور تربیت دینے کے اقدامات درج ذیل ہیں:

مرحلہ 1: کوانٹم سرکٹ کی وضاحت کریں۔
{{EJS3}}
مرحلہ 2: کوانٹم ماڈل بنائیں



{{EJS4}}
مرحلہ 3: ماڈل کو مرتب اور تربیت دیں۔



python
# Compile the model with a binary cross-entropy loss and an optimizer
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Generate some training data (for illustration purposes)
x_train = tfq.convert_to_tensor([circuit])
y_train = tf.convert_to_tensor([[1]])

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

اس مثال میں، پیرامیٹر شفٹ رول کو اندرونی طور پر TensorFlow Quantum کے ذریعے استعمال کیا جاتا ہے تاکہ پیرامیٹر کے حوالے سے نقصان کے فنکشن کے گریڈینٹ کی گنتی کی جا سکے۔ تھیٹا کوانٹم سرکٹ میں یہ آپٹیمائزر کو پیرامیٹر کو اپ ڈیٹ کرنے کے قابل بناتا ہے۔ تھیٹا تربیتی عمل کے دوران، بالآخر کوانٹم بائنری درجہ بندی کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔
پیرامیٹر شفٹ فرق کے فوائد
پیرامیٹر شفٹ رول کوانٹم مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کے لیے کئی فوائد پیش کرتا ہے:
1. تجزیاتی میلان: یہ عددی تفریق کی ضرورت سے گریز کرتے ہوئے گریڈیئنٹس کو کمپیوٹنگ کے لیے ایک درست تجزیاتی طریقہ فراہم کرتا ہے، جو غلطیوں اور ناکارہیوں کا شکار ہو سکتا ہے۔
 2. کوانٹم ہارڈ ویئر کے ساتھ مطابقت: پیرامیٹر شفٹ کا اصول موجودہ کوانٹم ہارڈویئر کے ساتھ مطابقت رکھتا ہے، کیونکہ اس کے لیے صرف پیرامیٹر کی قدروں پر توقع کی قدروں کی پیمائش کرنے کی صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔
 3. کلاسیکی فریم ورک کے ساتھ انضمام: یہ کلاسیکل مشین لرننگ فریم ورک جیسے TensorFlow کے ساتھ ہموار انضمام کی اجازت دیتا ہے، ہائبرڈ کوانٹم کلاسیکل ماڈلز کو فعال کرتا ہے اور موجودہ مشین لرننگ انفراسٹرکچر کا فائدہ اٹھاتا ہے۔
چیلنجز اور غور و فکر
اس کے فوائد کے باوجود، کوانٹم ماڈلز کی تربیت کے لیے پیرامیٹر شفٹ اصول کا استعمال کرتے وقت کچھ چیلنجز اور تحفظات ہیں:
1. وسائل کی شدت: پیرامیٹر شفٹ قاعدہ کے لیے کوانٹم سرکٹ کی متعدد تشخیصات کی ضرورت ہوتی ہے (شفٹ شدہ پیرامیٹر ویلیوز پر) کسی ایک گریڈینٹ کی گنتی کرنے کے لیے، جو وسائل کے لحاظ سے ہو سکتا ہے، خاص طور پر بڑے کوانٹم سرکٹس کے لیے۔
 2. شور کی حساسیت: کوانٹم ہارڈویئر اس وقت شور مچا ہوا ہے، اور پیرامیٹر شفٹ رول کا استعمال کرتے ہوئے مرتب کردہ گریڈیئنٹس کی درستگی کوانٹم پیمائش میں شور سے متاثر ہو سکتی ہے۔
 3. اسکیل ایبلٹی: جیسے جیسے کوانٹم سرکٹ میں پیرامیٹرز کی تعداد میں اضافہ ہوتا ہے، سرکٹ کے مطلوبہ جائزوں کی تعداد بڑھ جاتی ہے، ممکنہ طور پر نقطہ نظر کی توسیع پذیری کو متاثر کرتی ہے۔
نتیجہ
پیرامیٹر شفٹ تفریق ایک طاقتور تکنیک ہے جو TensorFlow کوانٹم فریم ورک کے اندر کوانٹم مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت کو قابل بناتی ہے۔ کمپیوٹنگ گریڈینٹ کے لیے ایک تجزیاتی طریقہ فراہم کرکے، یہ گریڈینٹ پر مبنی اصلاحی الگورتھم کے استعمال میں سہولت فراہم کرتا ہے، جو پیچیدہ ماڈلز کی تربیت کے لیے ضروری ہیں۔ اگرچہ وسائل کی شدت، شور کی حساسیت، اور اسکیل ایبلٹی سے وابستہ چیلنجز موجود ہیں، پیرامیٹر شفٹ رول کوانٹم مشین لرننگ کے شعبے کو آگے بڑھانے اور کلاسیکل مشین لرننگ انفراسٹرکچر کے ساتھ کوانٹم ماڈلز کو مربوط کرنے کے لیے ایک اہم ذریعہ ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات EITC/AI/TFQML ٹینسرفلو کوانٹم مشین لرننگ:
EITC/AI/TFQML TensorFlow Quantum Machine Learning میں مزید سوالات اور جوابات دیکھیں
مزید سوالات اور جوابات:
ٹیگ کے تحت: , , , , ,