論文の概要: Hybrid actor-critic algorithm for quantum reinforcement learning at CERN beam lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11044v1
• Date: Thu, 22 Sep 2022 14:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 18:08:30.753233
• Title: Hybrid actor-critic algorithm for quantum reinforcement learning at CERN beam lines
• Title（参考訳）: CERNビームラインにおける量子強化学習のためのハイブリッドアクター・クリティックアルゴリズム
• Authors: Michael Schenk, El\'ias F. Combarro, Michele Grossi, Verena Kain, Kevin Shing Bruce Li, Mircea-Marian Popa, Sofia Vallecorsa
• Abstract要約: クランプ量子ボルツマンマシン(QBM)を用いた自由エネルギーベース強化学習(FERL)は学習効率を著しく向上することを示した。 本稿では、FERLアプローチを多次元連続状態-作用空間環境に拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Free energy-based reinforcement learning (FERL) with clamped quantum Boltzmann machines (QBM) was shown to significantly improve the learning efficiency compared to classical Q-learning with the restriction, however, to discrete state-action space environments. In this paper, the FERL approach is extended to multi-dimensional continuous state-action space environments to open the doors for a broader range of real-world applications. First, free energy-based Q-learning is studied for discrete action spaces, but continuous state spaces and the impact of experience replay on sample efficiency is assessed. In a second step, a hybrid actor-critic scheme for continuous state-action spaces is developed based on the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm combining a classical actor network with a QBM-based critic. The results obtained with quantum annealing, both simulated and with D-Wave quantum annealing hardware, are discussed, and the performance is compared to classical reinforcement learning methods. The environments used throughout represent existing particle accelerator beam lines at the European Organisation for Nuclear Research (CERN). Among others, the hybrid actor-critic agent is evaluated on the actual electron beam line of the Advanced Plasma Wakefield Experiment (AWAKE).
• Abstract（参考訳）: 量子ボルツマンマシン (qbm) を用いた自由エネルギー型強化学習 (ferl) は, 古典的q-ラーニングに比べて, 離散的状態動作空間環境において, 学習効率が有意に向上することを示した。 本稿では,ferlアプローチを多次元連続状態動作空間環境に拡張し,より広い範囲の実世界アプリケーションへの扉を開く。 まず,自由エネルギーに基づくq-learningを離散的行動空間に対して検討するが,連続状態空間と経験リプレイがサンプル効率に与える影響について検討する。 第2のステップでは、古典的アクターネットワークとQBMベースの批評家を組み合わせたDeep Deterministic Policy Gradientアルゴリズムに基づいて、連続状態アクション空間に対するハイブリッドアクター批判スキームを開発した。 シミュレーションおよびD波量子アニールハードウェアを用いて得られた量子アニールの結果について考察し,古典的強化学習法と比較した。 使用した環境は、欧州原子力研究機構(CERN)の既存の粒子加速器ビームラインを表している。 中でも、advanced plasma wakefield experiment(awake)の実際の電子線上でのハイブリッドアクタ-クリティック剤の評価を行う。

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