論文の概要: Introduction to Quantum Reinforcement Learning: Theory and PennyLane-based Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06849v1
• Date: Mon, 16 Aug 2021 01:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-18 00:32:55.955946
• Title: Introduction to Quantum Reinforcement Learning: Theory and PennyLane-based Implementation
• Title（参考訳）: 量子強化学習入門:理論とペニランに基づく実装
• Authors: Yunseok Kwak, Won Joon Yun, Soyi Jung, Jong-Kook Kim, Joongheon Kim
• Abstract要約: 本稿では,変分量子回路を用いた量子強化学習の概念を紹介する。 本研究で得られた実験結果から量子強化学習のパワーと可能性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.40861455010028
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of quantum computing enables for researchers to apply quantum circuit on many existing studies. Utilizing quantum circuit and quantum differential programming, many research are conducted such as \textit{Quantum Machine Learning} (QML). In particular, quantum reinforcement learning is a good field to test the possibility of quantum machine learning, and a lot of research is being done. This work will introduce the concept of quantum reinforcement learning using a variational quantum circuit, and confirm its possibility through implementation and experimentation. We will first present the background knowledge and working principle of quantum reinforcement learning, and then guide the implementation method using the PennyLane library. We will also discuss the power and possibility of quantum reinforcement learning from the experimental results obtained through this work.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの出現により、研究者は既存の多くの研究に量子回路を適用することができる。 量子回路と量子ディファレンシャルプログラミングを利用することで、 textit{Quantum Machine Learning} (QML) など多くの研究が行われている。 特に、量子強化学習は量子機械学習の可能性をテストするための良い分野であり、多くの研究が行われている。 本研究は,変分量子回路を用いた量子強化学習の概念を導入し,実装と実験を通じてその可能性を確認する。 まず,量子強化学習の背景知識と作業原理を提示するとともに,pennylaneライブラリを用いた実装方法を指導する。 本研究で得られた実験結果から,量子強化学習のパワーと可能性についても考察する。

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