論文の概要: Gradient-Free optimization algorithm for single-qubit quantum classifier
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04746v1
- Date: Tue, 10 May 2022 08:45:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 17:51:08.063729
- Title: Gradient-Free optimization algorithm for single-qubit quantum classifier
- Title（参考訳）: 単一量子分類器の勾配自由最適化アルゴリズム
- Authors: Anqi Zhang, Xiaoyun He, Shengmei Zhao
- Abstract要約: 量子デバイスによるバレンプラトーの影響を克服するために、勾配のない最適化アルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは分類タスクに対して実証され,Adamを用いた手法と比較される。
提案アルゴリズムはAdamよりも高速に精度を向上できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3314882635954752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the paper, a gradient-free optimization algorithm for single-qubit quantum
classifier is proposed to overcome the effects of barren plateau caused by
quantum devices. A rotation gate RX({\phi}) is applied on a single-qubit binary
quantum classifier, and the training data and parameters are loaded into {\phi}
with the form of vector-multiplication. The cost function is decreased by
finding the value of each parameter that yield the minimum expectation value of
measuring the quantum circuit. The algorithm is performed iteratively for all
parameters one by one, until the cost function satisfies the stop condition.
The proposed algorithm is demonstrated for a classification task and is
compared with that using Adam optimizer. Furthermore, the performance of the
single-qubit quantum classifier with the proposed gradient-free optimization
algorithm is discussed when the rotation gate in quantum device is under
different noise. The simulation results show that the single-qubit quantum
classifier with proposed gradient-free optimization algorithm can reach a high
accuracy faster than that using Adam optimizer. Moreover, the proposed
gradient-free optimization algorithm can quickly completes the training process
of the single-qubit classifier. Additionally, the single-qubit quantum
classifier with proposed gradient-free optimization algorithm has a good
performance in noisy environments.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,量子デバイスによるバレンプラトーの影響を克服するために,単一量子量子分類器の勾配のない最適化アルゴリズムを提案する。
回転ゲートRX({\phi})を1量子ビットのバイナリ量子分類器に適用し、トレーニングデータとパラメータをベクトル乗算の形で {\phi}にロードする。
コスト関数は、量子回路の測定の最小期待値となる各パラメータの値を求めることにより減少する。
コスト関数が停止条件を満たすまで、全てのパラメータに対して反復的にアルゴリズムが実行される。
提案アルゴリズムは分類課題に対して実証され,Adam Optimizationr を用いて比較した。
さらに, 量子デバイスの回転ゲートが異なる雑音下において, 提案する勾配フリー最適化アルゴリズムを用いた単一量子ビット量子分類器の性能について検討した。
シミュレーションの結果, 勾配のない最適化アルゴリズムを用いた単一量子分類器は, アダム最適化器よりも高速に精度が高いことがわかった。
さらに、提案アルゴリズムは、単一キュービット分類器のトレーニングプロセスを迅速に完了させることができる。
さらに、グラデーションフリー最適化アルゴリズムを用いた単一量子ビット量子分類器は、雑音環境において優れた性能を有する。
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