Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Bandits

論文の概要: Quantum Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06395v2
Date: Tue, 22 Sep 2020 14:13:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-31 22:44:26.788230
Title: Quantum Bandits
Title（参考訳）: 量子バンディット
Authors: Balthazar Casal\'e, Giuseppe Di Molfetta, Hachem Kadri, Liva Ralaivola
Abstract要約: 我々は、エム・ベスト・アーム・アイデンティティ(BAI)として知られるバンディット問題の量子バージョンを考える。まず,学習エージェントと環境の両方が量子であると仮定した,BAI問題の量子モデリングを提案する。次に,BAIを解くために,量子振幅増幅に基づくアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.151012770913622
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider the quantum version of the bandit problem known as {\em best arm identification} (BAI). We first propose a quantum modeling of the BAI problem, which assumes that both the learning agent and the environment are quantum; we then propose an algorithm based on quantum amplitude amplification to solve BAI. We formally analyze the behavior of the algorithm on all instances of the problem and we show, in particular, that it is able to get the optimal solution quadratically faster than what is known to hold in the classical case.
Abstract（参考訳）: 我々は、"em best arm identification} (bai) として知られるバンディット問題の量子バージョンを考える。まず、学習エージェントと環境の両方が量子であると仮定したBAI問題の量子モデリングを提案し、次に、BAIを解くための量子振幅増幅に基づくアルゴリズムを提案する。問題の全てのインスタンスにおけるアルゴリズムの振る舞いを形式的に解析し、特に、古典的ケースで保持されているものよりも2次的に最適な解が得られることを示す。

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