כתבה
arXiv cs.LG ·
השוואה של D-Wave ו-Gibbs Monte Carlo לסיימפלינג מסד סטטיסטי של Restricted Boltzmann Machine
Comparison of D-Wave Quantum Annealing and Gibbs Monte Carlo for Sampling from a Probability Distribution of a Restricted Boltzmann Machine
במאמר זה, D-Wave ו-Gibbs Monte Carlo נבדקו לסיימפלינג מסד סטטיסטי של Restricted Boltzmann Machine. התוצאות הראו ש-D-Wave לא הצליח לשפר את תפוקת הסיימפלינג, אך חשפו פוטנציאל לשיפור על ידי שילוב של סיימפלינג קלאסי וקוונטי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2508.10228v3 Announce Type: replace Abstract: A local-valley (LV) centered approach to assessing the quality of sampling from Restricted Boltzmann Machines (RBMs) was applied to the latest generation of the D-Wave quantum annealer. D-Wave and Gibbs samples from a classically trained RBM were obtained at conditions relevant to the contrastive-divergence-based RBM learning. The samples were compared for the number of the LVs to which they belonged and the energy of the corresponding local minima. No significant (desirable) increase in the number of the LVs has been achieved by decreasing the D-Wave annealing time. At any training epoch, the states sampled by the D-Wave belonged to a somewhat higher number of LVs than in the Gibbs sampling. However, many of those LVs found by the two te
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית