本研究では、量子ニューラルネットワーク(QNN)の解釈可能性について検討している。従来の解釈可能手法は決定論的な出力を前提としているが、QNNの出力は確率的である。そのため、QNNの解釈には新たなアプローチが必要となる。
本研究では、確率的な出力を扱うことができる「Quantum LIME」(Q-LIME)を提案している。Q-LIMEは、クラシカルなLIMEアルゴリズムを拡張したものである。Q-LIMEでは、QNNの出力の確率分布を利用して、局所的な「判断の曖昧な領域」を特定する。この領域では、QNNの出力が単なるランダムな割り当てに過ぎず、説明することが困難である。
Q-LIMEを用いることで、QNNの出力を解釈する際の限界を明確にできる。また、QNNの出力が確定的ではない領域を特定することで、QNNの振る舞いをより深く理解することができる。これは、量子機械学習モデルの信頼性と説明責任を高めるための重要な一歩となる。
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