論文の概要: Quantum Optimization for Training Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17047v1
- Date: Wed, 31 Mar 2021 13:06:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 14:42:40.659421
- Title: Quantum Optimization for Training Quantum Neural Networks
- Title(参考訳): 量子ニューラルネットワークのトレーニングのための量子最適化
- Authors: Yidong Liao, Min-Hsiu Hsieh, Chris Ferrie
- Abstract要約: 量子最適化アルゴリズムを利用して、特定のタスクに最適なQNNのパラメータを見つけるためのフレームワークを考案する。
ネットワークパラメータのヒルベルト空間における重ね合わせ状態の相対位相にQNNのコスト関数をコヒーレントに符号化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.780058676633914
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Training quantum neural networks (QNNs) using gradient-based or gradient-free
classical optimisation approaches is severely impacted by the presence of
barren plateaus in the cost landscapes. In this paper, we devise a framework
for leveraging quantum optimisation algorithms to find optimal parameters of
QNNs for certain tasks. To achieve this, we coherently encode the cost function
of QNNs onto relative phases of a superposition state in the Hilbert space of
the network parameters. The parameters are tuned with an iterative quantum
optimisation structure using adaptively selected Hamiltonians. The quantum
mechanism of this framework exploits hidden structure in the QNN optimisation
problem and hence is expected to provide beyond-Grover speed up, mitigating the
barren plateau issue.
- Abstract(参考訳): 勾配に基づくあるいは勾配のない古典的最適化アプローチを用いた量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングは、コストランドスケープにおけるバレンプラトーの存在によって大きく影響を受ける。
本稿では、量子最適化アルゴリズムを利用して特定のタスクに対するQNNの最適パラメータを見つけるためのフレームワークを考案する。
これを実現するために、ネットワークパラメータのヒルベルト空間における重ね合わせ状態の相対位相にQNNのコスト関数をコヒーレントに符号化する。
パラメータは適応的に選択されたハミルトニアンを用いて反復量子最適化構造で調整される。
このフレームワークの量子メカニズムは、QNN最適化問題における隠れ構造を利用しており、従ってGroverを超えるスピードアップが期待され、バレンプラトー問題を緩和する。
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