Apprentissage automatique quantique : guide du débutant

​Traducteur | Bugatti

Critique | Sun Shujuan

Introduction

Bienvenue dans le monde de l'apprentissage automatique quantique ! Ce didacticiel fournit des conseils étape par étape avec le code via un projet d'introduction utilisant un exemple d'ensemble de données. À la fin de ce didacticiel, vous aurez une compréhension de base de la façon d'utiliser un ordinateur quantique pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique et vous aiderez à créer votre premier modèle quantique.

Mais avant de nous lancer dans ce didacticiel, comprenons ce qu'est l'apprentissage automatique quantique et pourquoi il est si passionnant.

L'apprentissage automatique quantique est le domaine où se rencontrent l'informatique quantique et l'apprentissage automatique. Il utilise des ordinateurs quantiques pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique telles que la classification, la régression et le clustering. Un ordinateur quantique est une machine puissante qui utilise des bits quantiques (qubits) au lieu des bits traditionnels pour stocker et traiter les informations. Cela leur permet d’effectuer certaines tâches beaucoup plus rapidement que les ordinateurs traditionnels, ce qui les rend particulièrement adaptés aux tâches d’apprentissage automatique impliquant de grandes quantités de données.

Commencez le tutoriel maintenant !

Étape 1 : Installez les bibliothèques et dépendances nécessaires.

Nous utiliserons la bibliothèque PennyLane pour l'apprentissage automatique quantique, NumPy pour le calcul numérique et Matplotlib pour la visualisation de données dans ce tutoriel. Vous pouvez installer ces bibliothèques à l'aide de pip en exécutant la commande suivante :

!pip install pennylane
!pip install numpy
!pip install matplotlib

Étape 2 : Chargez l'exemple d'ensemble de données.

Nous utiliserons l'ensemble de données Iris dans ce didacticiel, qui comprend 150 échantillons de fleurs d'iris avec quatre caractéristiques : longueur des sépales, largeur des sépales, longueur des pétales et largeur des pétales. L'ensemble de données est inclus dans la bibliothèque sklearn, nous pouvons donc le charger en utilisant le code suivant :

from sklearn import datasets

# Load the iris dataset
iris = datasets.load_iris()
X = iris['data']
y = iris['target']

Étape 3 : Divisez l'ensemble de données en ensembles d'entraînement et de test.

Nous utiliserons l'ensemble de formation pour entraîner notre modèle quantique et l'ensemble de test pour évaluer ses performances. Nous pouvons diviser l'ensemble de données à l'aide de la fonction train_test_split du module 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)

Étape 4 : Prétraiter les données.

Avant de pouvoir utiliser les données pour entraîner un modèle quantique, nous devons prétraiter les données. Une étape de prétraitement courante est la normalisation, qui consiste à ajuster les données afin qu'elles aient une moyenne et une variance unitaire nulles. Nous pouvons utiliser la classe StandardScaler du module sklearn.preprocessing pour effectuer la normalisation :

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# Initialize the scaler
scaler = StandardScaler()

# Fit the scaler to the training data
scaler.fit(X_train)

# Scale the training and test data
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

Ce code initialise l'objet StandardScaler et l'adapte aux données d'entraînement à l'aide de la méthode d'ajustement. Ensuite, il utilise la méthode de transformation pour ajuster les données de formation et de test.

La normalisation est une étape de pré-traitement importante car elle garantit que toutes les caractéristiques des données sont à la même échelle, ce qui peut améliorer les performances des modèles quantiques.

Étape 5 : Définir le modèle quantique.

Nous sommes maintenant prêts à utiliser la bibliothèque PennyLane pour définir le modèle quantique. La première étape consiste à importer les fonctions nécessaires et à créer le dispositif quantique :

import pennylane as qml

# Choose a device (e.g., 'default.qubit')
device = qml.device('default.qubit')

Ensuite, nous définirons une fonction quantique qui prend des données en entrée et renvoie une prédiction. Nous utiliserons un simple réseau de neurones quantiques avec une seule couche de neurones quantiques :

@qml.qnode(device)
def quantum_neural_net(weights, data):
# Initialize the qubits
qml.templates.AmplitudeEmbedding(weights, data)

# Apply a layer of quantum neurons
qml.templates.StronglyEntanglingLayers(weights, data)

# Measure the qubits
return qml.expval(qml.PauliZ(0))

Cette fonction quantique prend en compte deux variables : les poids (qui sont les paramètres du réseau de neurones quantiques) et les données (qui sont les données d'entrée).

La première ligne initialise le qubit à l'aide du modèle AmplitudeEmbedding de PennyLane. Le modèle mappe les données sur l'amplitude du qubit afin que la distance entre les points de données soit préservée.

La deuxième ligne utilise le modèle StronglyEntanglingLayers pour appliquer une couche de neurones quantiques. Le modèle applique une série d’opérations d’intrication aux qubits, qui peuvent ensuite être utilisés pour mettre en œuvre l’informatique quantique universelle.

Enfin, la dernière ligne mesure le qubit sur la base métrique Pauli-Z et renvoie la valeur attendue.

Étape 6 : Définissez la fonction de coût.

Afin de former un modèle quantique, nous devons définir une fonction de coût pour mesurer les performances du modèle. Pour les besoins de ce tutoriel, nous utiliserons l'erreur quadratique moyenne (MSE) comme fonction de coût :

def cost(weights, data, labels):
# Make predictions using the quantum neural network
predictions = quantum_neural_net(weights, data)

# Calculate the mean squared error
mse = qml.mean_squared_error(labels, predictions)

return mse

Cette fonction de coût prend en compte trois variables : les poids (qui sont les paramètres du modèle quantique), les données (qui sont les données d'entrée) et les étiquettes (c'est la véritable étiquette des données). Il utilise un réseau neuronal quantique pour effectuer des prédictions basées sur les données d'entrée et calcule le MSE entre les prédictions et les véritables étiquettes.

MSE est une fonction de coût courante dans l'apprentissage automatique qui mesure la différence quadratique moyenne entre la valeur prédite et la valeur réelle. Un MSE plus petit indique que le modèle s'adapte mieux aux données.

Étape 7 : Entraîner le modèle quantique.

Maintenant, nous sommes prêts à entraîner le modèle quantique en utilisant la méthode de descente de gradient. Nous utiliserons la classe AdamOptimizer de PennyLane pour effectuer l'optimisation :

# Initialize the optimizer
opt = qml.AdamOptimizer(stepsize=0.01)

# Set the number of training steps
steps = 100

# Set the initial weights
weights = np.random.normal(0, 1, (4, 2))

# Train the model
for i in range(steps):
# Calculate the gradients
gradients = qml.grad(cost, argnum=0)(weights, X_train_scaled, y_train)

# Update the weights
opt.step(gradients, weights)

# Print the cost
if (i + 1) % 10 == 0:
print(f'Step {i + 1}: cost = {cost(weights, X_train_scaled, y_train):.4f}')

Ce code initialise l'optimiseur avec une taille de pas de 0,01 et définit le nombre d'étapes d'entraînement à 100. Il définit ensuite les poids initiaux du modèle sur des valeurs aléatoires tirées d'une distribution normale de moyenne 0 et d'écart type 1.

A chaque étape d'entraînement, le code utilise la fonction qml.grad pour calculer le gradient de la fonction de coût par rapport aux poids. Il met ensuite à jour les pondérations à l'aide de la méthode opt.step et génère le coût toutes les 10 étapes.

梯度下降法是机器学习中常见的优化算法，它迭代更新模型参数以最小化成本函数。AdamOptimizer是梯度下降的一种变体，它使用自适应学习率，这可以帮助优化更快地收敛。

第8步：评估量子模型。

我们已经训练了量子模型，可以评估它在测试集上的性能。我们可以使用以下代码来测试：

# Make predictions on the test set
predictions = quantum_neural_net(weights, X_test_scaled)

# Calculate the accuracy
accuracy = qml.accuracy(predictions, y_test)

print(f'Test accuracy: {accuracy:.2f}')

这段代码使用量子神经网络基于测试集做预测，并使用qml.accuracy 函数计算预测准确性。然后，它输出测试准确性。

第9步：直观显示结果。

最后，我们可以使用Matplotlib直观显示量子模型的结果。比如说，我们可以对照真实标签绘制出测试集的预测结果：

import matplotlib.pyplot as plt

# Plot the predictions
plt.scatter(y_test, predictions)

# Add a diagonal line
x = np.linspace(0, 3, 4)
plt.plot(x, x, '--r')

# Add axis labels and a title
plt.xlabel('True labels')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Quantum Neural Network')

# Show the plot
plt.show()

这段代码将对照真实标签创建预测的散点图，增添对角线以表示完美预测。然后它为散点图添加轴线标签和标题，并使用plt.show函数来显示。

现在，我们已成功地构建了一个量子机器学习模型，并在示例数据集上评估了性能。

结果

为了测试量子模型的性能，我们运行了教程中提供的代码，获得了以下结果：

Step 10: cost = 0.5020
Step 20: cost = 0.3677
Step 30: cost = 0.3236
Step 40: cost = 0.3141
Step 50: cost = 0.3111
Step 60: cost = 0.3102
Step 70: cost = 0.3098
Step 80: cost = 0.3095
Step 90: cost = 0.3093
Step 100: cost = 0.3092
Test accuracy: 0.87

这些结果表明，量子模型能够从训练数据中学习，并基于测试集做出准确的预测。在整个训练过程中，成本稳步下降，这表明模型在学习过程中不断改进。最终的测试准确率为0.87，表现相当好，这表明该模型能够正确地分类大部分测试样例。

结论

量子机器学习是一个令人兴奋的领域，有许多潜在的应用，从优化供应链到预测股价，不一而足。我们希望本教程能让您了解量子计算机和机器学习的可能性，并激励您深入了解这个诱人的话题。

原文标题：​​Quantum Machine Learning: A Beginner’s Guide​​，作者：SPX​

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