論文の概要: Playing Atari with Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04114v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 21:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 01:50:21.414993
• Title: Playing Atari with Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典強化学習によるatariの演奏
• Authors: Owen Lockwood and Mei Si
• Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークをデータエンコーダとして使用し、Atariゲームをテストベッドとして提案する。 具体的には、ニューラルネットワークは、ゲームから入力されたピクセルを量子変分回路(QVC)の量子データに変換する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite the successes of recent works in quantum reinforcement learning, there are still severe limitations on its applications due to the challenge of encoding large observation spaces into quantum systems. To address this challenge, we propose using a neural network as a data encoder, with the Atari games as our testbed. Specifically, the neural network converts the pixel input from the games to quantum data for a Quantum Variational Circuit (QVC); this hybrid model is then used as a function approximator in the Double Deep Q Networks algorithm. We explore a number of variations of this algorithm and find that our proposed hybrid models do not achieve meaningful results on two Atari games - Breakout and Pong. We suspect this is due to the significantly reduced sizes of the hybrid quantum-classical systems.
• Abstract（参考訳）: 最近の量子強化学習の成功にもかかわらず、大きな観測空間を量子系にエンコードすることの難しさから、その応用には厳しい制限が残っている。 そこで本研究では,atariゲームを用いたデータエンコーダとしてニューラルネットワークの利用を提案する。 具体的には、ニューラルネットワークは、ゲームから入力されたピクセルを量子変分回路(QVC)の量子データに変換し、このハイブリッドモデルをDouble Deep Q Networksアルゴリズムの関数近似器として使用する。 このアルゴリズムの多くのバリエーションを調査し,提案するハイブリッドモデルが2つのatariゲーム(breakoutとpong)において有意義な結果が得られないことを見出した。 これは、ハイブリッド量子古典システムのサイズが大幅に小さくなったためと思われる。

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