論文の概要: Evolutionary Quantum Architecture Search for Parametrized Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11167v1
• Date: Tue, 23 Aug 2022 19:47:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-25 12:35:45.903808
• Title: Evolutionary Quantum Architecture Search for Parametrized Quantum Circuits
• Title（参考訳）: パラメトリズド量子回路の進化的量子アーキテクチャ探索
• Authors: Li Ding, Lee Spector
• Abstract要約: 本稿では,PQCモデルのための進化的量子アーキテクチャ探索フレームワークであるEQAS-PQCを紹介する。 提案手法は,ハイブリッド量子古典モデルの性能を著しく向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.298440208725654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in quantum computing have shown promising computational advantages in many problem areas. As one of those areas with increasing attention, hybrid quantum-classical machine learning systems have demonstrated the capability to solve various data-driven learning tasks. Recent works show that parameterized quantum circuits (PQCs) can be used to solve challenging reinforcement learning (RL) tasks with provable learning advantages. While existing works yield potentials of PQC-based methods, the design choices of PQC architectures and their influences on the learning tasks are generally underexplored. In this work, we introduce EQAS-PQC, an evolutionary quantum architecture search framework for PQC-based models, which uses a population-based genetic algorithm to evolve PQC architectures by exploring the search space of quantum operations. Experimental results show that our method can significantly improve the performance of hybrid quantum-classical models in solving benchmark reinforcement problems. We also model the probability distributions of quantum operations in top-performing architectures to identify essential design choices that are critical to the performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の量子コンピューティングの進歩は、多くの問題領域において有望な計算上の優位性を示している。 注目度が高まる分野のひとつとして、ハイブリッド量子古典機械学習システムは、様々なデータ駆動学習タスクを解く能力を示した。 近年の研究では、パラメータ化量子回路(pqcs)が、証明可能な学習の利点を持つ強化学習(rl)課題の解決に利用できることが示されている。 既存の研究はPQCに基づく手法の可能性を秘めているが、PQCアーキテクチャの設計選択と学習タスクに対するその影響は概して過小評価されている。 本稿では,pqcに基づくモデルのための進化的量子アーキテクチャ探索フレームワークであるeqas-pqcを紹介し,量子演算の探索空間を探索することにより,集団型遺伝的アルゴリズムを用いてpqcアーキテクチャを進化させる。 実験の結果,本手法はベンチマーク強化問題を解く際に,ハイブリッド量子古典モデルの性能を大幅に向上できることがわかった。 また、トップパフォーマンスアーキテクチャにおける量子演算の確率分布をモデル化し、性能に重要な設計選択を同定する。

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