論文の概要: Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06679v3
- Date: Fri, 2 Dec 2022 18:25:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-13 06:50:02.039781
- Title: Barren plateaus from learning scramblers with local cost functions
- Title(参考訳): 局所的コスト関数をもつスクランブラー学習におけるバレンプラトー
- Authors: Roy J. Garcia, Chen Zhao, Kaifeng Bu, Arthur Jaffe
- Abstract要約: ヴァレン台地は、最近ランダムなユニタリのグローバルな性質を学ぶ際に存在することが示されている。
局所コスト関数がランダムなユニタリ特性の学習において不規則なプラトーに遭遇することを示すノーゴー定理を証明した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.316187690050619
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The existence of barren plateaus has recently revealed new training
challenges in quantum machine learning (QML). Uncovering the mechanisms behind
barren plateaus is essential in understanding the scope of problems that QML
can efficiently tackle. Barren plateaus have recently been shown to exist when
learning global properties of random unitaries, which is relevant when learning
black hole dynamics. Establishing whether local cost functions can circumvent
these barren plateaus is pertinent if we hope to apply QML to quantum many-body
systems. We prove a no-go theorem showing that local cost functions encounter
barren plateaus in learning random unitary properties.
- Abstract(参考訳): barren plateausの存在は、量子機械学習(qml)における新たなトレーニング課題を最近明らかにしている。
バレンプラトーの背後にあるメカニズムを明らかにすることは、QMLが効果的に取り組める問題の範囲を理解するのに不可欠である。
バレン高原は最近、ブラックホールのダイナミクスを学ぶ際に関係するランダムユニタリのグローバルな性質を学ぶ際に存在することが示されている。
量子多体系にQMLを適用したい場合、局所的なコスト関数がこれらの不規則な台地を回避できるかどうかを確立することが重要となる。
ランダムユニタリ特性の学習において,局所コスト関数が不毛高原に遭遇することを示す非ゴー定理を証明した。
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