論文の概要: Entanglement Devised Barren Plateau Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12658v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 17:49:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-19 21:48:20.144198
- Title: Entanglement Devised Barren Plateau Mitigation
- Title（参考訳）: エンタングルメントによるバレン高原の緩和
- Authors: Taylor L. Patti, Khadijeh Najafi, Xun Gao, Susanne F. Yelin
- Abstract要約: 我々は不規則な高原の源としてランダムな絡み合いを含意し、多体絡み合いのダイナミクスの観点から特徴付ける。
本稿では,多くのバレン高原改善技術を提案し,実証する。
エンタングルメントの制限は、自動およびエンジニアリングの両方で、高精度なトレーニングの目印であることが分かっています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.382143546774115
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hybrid quantum-classical variational algorithms are one of the most
propitious implementations of quantum computing on near-term devices, offering
classical machine learning support to quantum scale solution spaces. However,
numerous studies have demonstrated that the rate at which this space grows in
qubit number could preclude learning in deep quantum circuits, a phenomenon
known as barren plateaus. In this work, we implicate random entanglement as the
source of barren plateaus and characterize them in terms of many-body
entanglement dynamics, detailing their formation as a function of system size,
circuit depth, and circuit connectivity. Using this comprehension of
entanglement, we propose and demonstrate a number of barren plateau
ameliorating techniques, including: initial partitioning of cost function and
non-cost function registers, meta-learning of low-entanglement circuit
initializations, selective inter-register interaction, entanglement
regularization, the addition of Langevin noise, and rotation into preferred
cost function eigenbases. We find that entanglement limiting, both automatic
and engineered, is a hallmark of high-accuracy training, and emphasize that as
learning is an iterative organization process while barren plateaus are a
consequence of randomization, they are not necessarily unavoidable or
inescapable. Our work forms both a theoretical characterization and a practical
toolbox; first defining barren plateaus in terms of random entanglement and
then employing this expertise to strategically combat them.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子古典変動アルゴリズムは、量子スケールのソリューション空間への古典的な機械学習サポートを提供する、短期デバイス上での量子コンピューティングの最も有望な実装の1つである。
しかし、多くの研究により、この空間が量子ビット数で成長する速度は、バレンプラトーと呼ばれる深い量子回路での学習を妨げることが示されている。
本研究では,バレン高原の源としてランダムな絡み合いを含意し,多体絡み合いのダイナミクスで特徴付け,システムサイズ,回路深さ,回路接続性の関数としてそれらの形成を詳述する。
このような絡み合いの理解を用いて,コスト関数と非コスト関数レジスタの初期分割,低絡み回路初期化のメタラーニング,選択的レジスタ間相互作用,絡み合い正規化,ランジュバンノイズの追加,好ましいコスト関数固有ベースへの回転など,多くの不毛高原改善手法を提案し,実証する。
学習は反復的な組織プロセスであり、不規則な高原はランダム化の結果であり、必ずしも避けられない、あるいは避けられないものではないことを強調する。
我々の研究は理論的な特徴と実践的な道具箱の両方を形成し、まずランダムな絡み合いの観点から不毛の台地を定義し、その専門知識を戦略的に戦うために利用した。
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