論文の概要: Quantum Generative Training Using R\'enyi Divergences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09567v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 14:50:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-26 10:48:44.757346
• Title: Quantum Generative Training Using R\'enyi Divergences
• Title（参考訳）: R\'enyi Divergences を用いた量子生成トレーニング
• Authors: Maria Kieferova and Ortiz Marrero Carlos and Nathan Wiebe
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、量子アルゴリズムを作成するためのフレームワークである。 QNN開発における大きな課題は、バレン高原として知られる測定現象の集中である。 非有界損失関数は既存のno-go結果を回避することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.22559617939136506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum neural networks (QNNs) are a framework for creating quantum algorithms that promises to combine the speedups of quantum computation with the widespread successes of machine learning. A major challenge in QNN development is a concentration of measure phenomenon known as a barren plateau that leads to exponentially small gradients for a range of QNNs models. In this work, we examine the assumptions that give rise to barren plateaus and show that an unbounded loss function can circumvent the existing no-go results. We propose a training algorithm that minimizes the maximal R\'enyi divergence of order two and present techniques for gradient computation. We compute the closed form of the gradients for Unitary QNNs and Quantum Boltzmann Machines and provide sufficient conditions for the absence of barren plateaus in these models. We demonstrate our approach in two use cases: thermal state learning and Hamiltonian learning. In our numerical experiments, we observed rapid convergence of our training loss function and frequently archived a $99\%$ average fidelity in fewer than $100$ epochs.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(Quantum Neural Network, QNN)は、量子計算のスピードアップと機械学習の広範な成功を組み合わせた量子アルゴリズムを作成するためのフレームワークである。 QNNの発展における大きな課題は、様々なQNNモデルに対して指数的に小さな勾配をもたらすバレン高原として知られる測定現象の集中である。 本研究では,不規則な高原を生じさせる仮定を検証し,非有界な損失関数が既存のno-go結果を回避できることを示す。 本稿では,次数2の最大R'enyi分散を最小化する学習アルゴリズムを提案し,勾配計算の手法を提案する。 単位QNNと量子ボルツマンマシンの勾配の閉形式を計算し、これらのモデルにバレン高原が存在しないための十分な条件を提供する。 我々は、熱状態学習とハミルトン学習の2つのユースケースでアプローチを実証する。 私たちの数値実験では、トレーニング損失関数の急速な収束を観察し、100ドルのエポック未満で99ドルの平均忠実度を頻繁にアーカイブしました。

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