論文の概要: Equivariant quantum circuits for learning on weighted graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06109v2
• Date: Mon, 24 Apr 2023 07:15:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 00:24:49.980066
• Title: Equivariant quantum circuits for learning on weighted graphs
• Title（参考訳）: 重み付きグラフ学習のための等価量子回路
• Authors: Andrea Skolik, Michele Cattelan, Sheir Yarkoni, Thomas B\"ack, Vedran Dunjko
• Abstract要約: 重み付きグラフ上でタスクを学習するためのアンサッツを導入する。 複雑な学習課題,すなわちニューラル最適化において,このアンザッツの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational quantum algorithms are the leading candidate for advantage on near-term quantum hardware. When training a parametrized quantum circuit in this setting to solve a specific problem, the choice of ansatz is one of the most important factors that determines the trainability and performance of the algorithm. In quantum machine learning (QML), however, the literature on ansatzes that are motivated by the training data structure is scarce. In this work, we introduce an ansatz for learning tasks on weighted graphs that respects an important graph symmetry, namely equivariance under node permutations. We evaluate the performance of this ansatz on a complex learning task, namely neural combinatorial optimization, where a machine learning model is used to learn a heuristic for a combinatorial optimization problem. We analytically and numerically study the performance of our model, and our results strengthen the notion that symmetry-preserving ansatzes are a key to success in QML.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムは、短期量子ハードウェアの利点の第一候補である。 この設定でパラメータ化された量子回路をトレーニングし、特定の問題を解決する際に、アルゴリズムのトレーニング可能性と性能を決定する最も重要な要素の1つである。 しかし、量子機械学習(qml)では、トレーニングデータ構造によって動機づけられたアンサtzeに関する文献は少ない。 本稿では,重み付きグラフのタスクを学習するためのアンサッツについて紹介する。 複雑な学習課題,すなわちニューラルコンビネータ最適化において,このアンザッツの性能を評価し,そのモデルを用いて組合せ最適化問題に対するヒューリスティックを学習する。 我々は, モデルの性能を解析的, 数値的に研究し, この結果から, 対称性保存アンサテイズがQMLの成功の鍵であるという考えが強まった。

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