論文の概要: Reinforcement Learning with Quantum Variational Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07524v3
• Date: Fri, 28 Aug 2020 06:54:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 20:53:53.439938
• Title: Reinforcement Learning with Quantum Variational Circuits
• Title（参考訳）: 量子変分回路を用いた強化学習
• Authors: Owen Lockwood and Mei Si
• Abstract要約: この研究は、強化学習問題を促進する量子コンピューティングの可能性を探るものである。 具体的には、量子機械学習の一形態である量子変分回路の使用について検討する。 その結果、ハイブリッドおよび純粋量子変動回路は、より小さいパラメータ空間で強化学習タスクを解くことができることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of quantum computational techniques has advanced greatly in recent years, parallel to the advancements in techniques for deep reinforcement learning. This work explores the potential for quantum computing to facilitate reinforcement learning problems. Quantum computing approaches offer important potential improvements in time and space complexity over traditional algorithms because of its ability to exploit the quantum phenomena of superposition and entanglement. Specifically, we investigate the use of quantum variational circuits, a form of quantum machine learning. We present our techniques for encoding classical data for a quantum variational circuit, we further explore pure and hybrid quantum algorithms for DQN and Double DQN. Our results indicate both hybrid and pure quantum variational circuit have the ability to solve reinforcement learning tasks with a smaller parameter space. These comparison are conducted with two OpenAI Gym environments: CartPole and Blackjack, The success of this work is indicative of a strong future relationship between quantum machine learning and deep reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 量子計算技術の発達は近年大きく進展しており、深層強化学習技術の進歩と並行している。 この研究は、強化学習問題を促進する量子コンピューティングの可能性を探るものである。 量子コンピューティングアプローチは、重ね合わせや絡み合いの量子現象を活用できるため、従来のアルゴリズムよりも時間と空間の複雑さが大幅に向上する可能性がある。 具体的には,量子機械学習の一形態である量子変分回路の利用について検討する。 量子変分回路のための古典データを符号化する手法を提示し、dqnとdouble dqnの純およびハイブリッド量子アルゴリズムをさらに検討する。 この結果から,ハイブリッド回路と純量子変動回路の両方が,より小さいパラメータ空間で強化学習タスクを解くことができることがわかった。 これらの比較は、openaiのジム環境であるcartpoleとblackjackで行われ、この研究の成功は、量子機械学習と深層強化学習の間の強力な未来関係を示している。

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