論文の概要: Meta-Learning Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09966v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 18:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:39:54.006959
• Title: Meta-Learning Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization
• Title（参考訳）: メタラーニングディジタイズ型量子最適化
• Authors: Pranav Chandarana, Pablo S. Vieites, Narendra N. Hegade, Enrique Solano, Yue Ban, and Xi Chen
• Abstract要約: 本稿では,リカレントニューラルネットワークを用いたメタラーニング手法を用いて,変分最適化に適した初期パラメータを求める問題に取り組む。 我々は、最近提案されたディジタル化対数量子近似アルゴリズム(DC-QAOA)を用いて、この手法について検討する。 メタラーニングとDC-QAOAを組み合わせることで、MaxCut問題やSherrington-Kirkpatrickモデルなど、異なるモデルに対する最適な初期パラメータを見つけることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0638256603183054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Solving optimization tasks using variational quantum algorithms has emerged as a crucial application of the current noisy intermediate-scale quantum devices. However, these algorithms face several difficulties like finding suitable ansatz and appropriate initial parameters, among others. In this work, we tackle the problem of finding suitable initial parameters for variational optimization by employing a meta-learning technique using recurrent neural networks. We investigate this technique with the recently proposed digitized-counterdiabatic quantum approximate optimization algorithm (DC-QAOA) that utilizes counterdiabatic protocols to improve the state-of-the-art QAOA. The combination of meta learning and DC-QAOA enables us to find optimal initial parameters for different models, such as MaxCut problem and the Sherrington-Kirkpatrick model. Decreasing the number of iterations of optimization as well as enhancing the performance, our protocol designs short depth circuit ansatz with optimal initial parameters by incorporating shortcuts-to-adiabaticity principles into machine learning methods for the near-term devices.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズムを用いた最適化タスクの解決は、現在のノイズの多い中間量子デバイスの重要な応用として現れている。 しかし、これらのアルゴリズムは適切なアンサッツや適切な初期パラメータなど、いくつかの困難に直面している。 本研究では,リカレントニューラルネットワークを用いたメタラーニング手法を用いて,変分最適化に適した初期パラメータを求める問題に取り組む。 我々は,この手法を,反断熱プロトコルを用いて最先端QAOAを改善するディジタルカウンセバティック量子近似アルゴリズム (DC-QAOA) を用いて検討した。 メタラーニングとDC-QAOAを組み合わせることで、MaxCut問題やSherrington-Kirkpatrickモデルなど、異なるモデルに対する最適な初期パラメータを見つけることができる。 最適化の繰り返し回数の減少と性能の向上を図り、近距離デバイスのための機械学習手法にショートカット・トゥ・アディバティティティの原則を組み込むことにより、最適な初期パラメータを持つショートディープ回路アンサッツを設計した。

関連論文リスト

• Variational quantum algorithm for enhanced continuous variable optical phase sensing [0.0]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、ノイズ量子デバイスにおける幅広い問題に対処するために用いられるハイブリッド量子古典的アプローチである。 本研究では, 連続変数プラットフォーム上でのパラメータ推定の最適化のために, 圧縮光に基づく変分アルゴリズムを実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T14:11:05Z)
• Hybrid GRU-CNN Bilinear Parameters Initialization for Quantum Approximate Optimization Algorithm [7.502733639318316]
  本稿では, Gated Recurrent Units (GRU), Conal Neural Networks (CNN), and a bilinear strategy as an innovative alternative to conventional approximation for predicting optimal parameters of QAOA circuits。 我々は、GRU-CNN最適化から得られた参照パラメータを用いて、より深い深さでQAOA回路パラメータに初期化するための双線形戦略を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T03:00:39Z)
• Probabilistic tensor optimization of quantum circuits for the max-$k$-cut problem [0.0]
  本稿では,変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路の最適化手法を提案する。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を最大$k$-cut問題に適用した例について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T12:56:22Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• Iterative-Free Quantum Approximate Optimization Algorithm Using Neural Networks [20.051757447006043]
  そこで本稿では,ニューラルネットワークを用いて与えられた問題に対して,より優れたパラメータを求めるための実践的手法を提案する。 我々の手法は一貫して収束し、最終結果も最高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-21T14:05:11Z)
• Twisted hybrid algorithms for combinatorial optimization [68.8204255655161]
  提案されたハイブリッドアルゴリズムは、コスト関数をハミルトニアン問題にエンコードし、回路の複雑さの低い一連の状態によってエネルギーを最適化する。 レベル$p=2,ldots, 6$の場合、予想される近似比をほぼ維持しながら、レベル$p$を1に減らすことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T19:47:16Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Convergence of adaptive algorithms for weakly convex constrained optimization [59.36386973876765]
  モローエンベロープの勾配のノルムに対して$mathcaltilde O(t-1/4)$収束率を証明する。 我々の分析では、最小バッチサイズが1ドル、定数が1位と2位のモーメントパラメータが1ドル、そしておそらくスムーズな最適化ドメインで機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T17:43:19Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)
• Adaptivity of Stochastic Gradient Methods for Nonconvex Optimization [71.03797261151605]
  適応性は現代最適化理論において重要であるが、研究されていない性質である。 提案アルゴリズムは,PL目標に対して既存のアルゴリズムよりも優れた性能を保ちながら,PL目標に対して最適な収束性を実現することを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T05:42:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。