論文の概要: Quantum Stream Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06628v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 13:11:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 08:18:14.470989
• Title: Quantum Stream Learning
• Title（参考訳）: 量子ストリーム学習
• Authors: Yongcheng Ding, Xi Chen, Rafael Magdalena-Benedicto, Jos\'e D. Mart\'in-Guerrero
• Abstract要約: 量子力学のエキゾチックな性質は、古典的な応用と比較して量子領域において機械学習(ML)を異なるものにしている。 本研究では, 連続測定量子ビットからのストリーミングデータに対して, 変形, 劣化, 緩和の有無で深い強化学習を行う。 ストリーム学習は、クローズドループ量子制御のより良い理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5268496546972763
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exotic nature of quantum mechanics makes machine learning (ML) be different in the quantum realm compared to classical applications. ML can be used for knowledge discovery using information continuously extracted from a quantum system in a broad range of tasks. The model receives streaming quantum information for learning and decision-making, resulting in instant feedback on the quantum system. As a stream learning approach, we present a deep reinforcement learning on streaming data from a continuously measured qubit at the presence of detuning, dephasing, and relaxation. We also investigate how the agent adapts to another quantum noise pattern by transfer learning. Stream learning provides a better understanding of closed-loop quantum control, which may pave the way for advanced quantum technologies.
• Abstract（参考訳）: 量子力学のエキゾチックな性質により、機械学習(ml)は古典的応用と比較して量子領域で異なる。 MLは、幅広いタスクにおいて量子システムから継続的に抽出された情報を用いて知識発見に使用できる。 モデルは学習と意思決定のためにストリーミング量子情報を受信し、量子システムに即座にフィードバックする。 ストリーム学習の手法として,デチューニング,デ強調,緩和の有無で連続的に測定したキュービットからストリーミングデータに対する深い強化学習を提案する。 また、転送学習により、エージェントが別の量子ノイズパターンにどのように適応するかについても検討する。 ストリーム学習はクローズドループ量子制御のより良い理解を提供する。

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