Título
[en] QARBOM.JL: A FRAMEWORK FOR CLASSICAL AND QUANTUM-ASSISTED TRAINING OF RESTRICTED BOLTZMANN MACHINES
Título
[pt] QARBOM.JL: UM FRAMEWORK PARA TREINAMENTO CLÁSSICO E QUÂNTICO-ASSISTIDO DE RESTRICTED BOLTZ MANN MACHINES
Autor
[pt] PEDRO DA SILVEIRA CARVALHO RIPPER
Vocabulário
[pt] MAQUINA DE BOLTZMANN RESTRITA
Vocabulário
[pt] QUBO
Vocabulário
[pt] APRENDIZADO DE MAQUINA ASSISTIDO POR QUANTICA
Vocabulário
[pt] MODELO BASEADO EM ENERGIA
Vocabulário
[pt] COMPUTACAO QUANTICA
Vocabulário
[en] RESTRICTED BOLTZMANN MACHINE
Vocabulário
[en] QUBO
Vocabulário
[en] QUANTUM ASSISTED MACHINE LEARNING
Vocabulário
[en] ENERGY BASED MODEL
Vocabulário
[en] QUANTUM COMPUTING
Resumo
[pt] Essa dissertação apresenta o QARBoM.jl, uma plataforma para comparar técnicas de treinamento assistido por quântica e clássicos de Máquinas Restritas de Boltzmann (MRBs). Trabalhos recentes vêm testando o treinamento de MRBs usando métodos de sampleamento quântico, como Recozimento Quântico, e comparando seus resultados com algoritmos clássicos. Todavia, essas pesquisas são limitadas à uma base de dados específica e geralmente apenas uma técnica de treinamento clássica. Diante desse panorama, o QARBoM.jl estabelece uma metodologia agnóstica onde, com pequenos ajustes, seus usuários podem selecionar entre diferentes algoritmos de treinamento (quânticos assistidos ou clássicos) e parâmetros para modelar base de dados com valores inteiros ou contínuos.
Resumo
[en] This thesis presents QARBoM.jl, a platform for benchmarking quantum
assisted against classical training of Restricted Boltzmann Machines (RBMs).
Recent works have been testing the training of RBMs using quantum sam
pling techniques, such as Quantum Annealing, and comparing their results
against classical methods. However, these projects are mainly limited to a
specific dataset and only one RBM classical training procedure to compare.
With that said, QARBoM.jl establishes an agnostic benchmarking framework
where, with minor code adjustments, one can select over different training al
gorithms (classical or quantum-assisted) and parameters to model integer or
real-valued datasets, expediting the research endeavor on the applications of
Quantum Computing for RBMs.
Orientador(es)
GUILHERME PENELLO TEMPORAO
Coorientador(es)
GUSTAVO CASTRO DO AMARAL
Coorientador(es)
DAVID ESTEBAN BERNAL NEIRA
Banca
GUILHERME PENELLO TEMPORAO
Banca
GUSTAVO CASTRO DO AMARAL
Banca
DAVID ESTEBAN BERNAL NEIRA
Banca
CAN LI
Banca
ESTEBAN AGUILERA
Catalogação
2025-12-04
Apresentação
2025-08-21
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
INGLÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=74460@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=74460@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.74460
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