論文の概要: Mitigating Barren Plateaus with Transfer-learning-inspired Parameter Initializations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10952v3
• Date: Mon, 6 Feb 2023 00:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 22:55:14.413406
• Title: Mitigating Barren Plateaus with Transfer-learning-inspired Parameter Initializations
• Title（参考訳）: 移行学習に基づくパラメータ初期化によるバレン高原の緩和
• Authors: Huan-Yu Liu, Tai-Ping Sun, Yu-Chun Wu, Yong-Jian Han, and Guo-Ping Guo
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズの多い中間スケール量子時代に広く応用されている。 VQAの訓練は困難に直面しており、そのうちの1つはいわゆるバレンプラトー(BP)現象である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4290469931265344
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms (VQAs) are widely applied in the noisy intermediate-scale quantum era and are expected to demonstrate quantum advantage. However, training VQAs faces difficulties, one of which is the so-called barren plateaus (BP) phenomenon, where gradients of cost functions vanish exponentially with the number of qubits. In this paper, inspired by transfer learning, where knowledge of pre-solved tasks could be further used in a different but related work with training efficiency improved, we report a parameter initialization method to mitigate BP. In the method, a small-sized task is solved with a VQA. Then the ansatz and its optimum parameters are transferred to tasks with larger sizes. Numerical simulations show that this method could mitigate BP and improve training efficiency. A brief discussion on how this method can work well is also provided. This work provides a reference for mitigating BP, and therefore, VQAs could be applied to more practical problems.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(vqas)は、ノイズの多い中間スケール量子時代において広く適用され、量子優位を示すことが期待されている。 しかしながら、VQAの訓練は困難に直面しており、そのうちの1つはいわゆるバレンプラトー(BP)現象であり、コスト関数の勾配はキュービット数とともに指数関数的に消失する。 本稿では,学習効率が向上した異なる作業において,事前解くタスクの知識がさらに活用できるトランスファー学習に触発され,bpを緩和するパラメータ初期化法について報告する。 この方法では、小型タスクをVQAで解決する。 その後、アンサッツとその最適パラメータは、より大きなサイズのタスクに転送される。 数値シミュレーションにより,bpの低減とトレーニング効率の向上が期待できる。 また,本手法の有効性に関する簡単な議論も行っている。 この研究は、BPを緩和するための基準を提供するので、VQAはより実用的な問題に適用できる。

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