論文の概要: A Survey on Quantum Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03464v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 11:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 02:02:44.800582
• Title: A Survey on Quantum Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 量子強化学習に関する調査研究
• Authors: Nico Meyer, Christian Ufrecht, Maniraman Periyasamy, Daniel D. Scherer, Axel Plinge, and Christopher Mutschler
• Abstract要約: 量子強化学習は、量子コンピューティングと機械学習の交差する分野である。 既に利用可能なノイズの多い中間スケール量子デバイスに焦点を合わせ、それらは関数近似器として機能する変分量子回路を含む。 さらに、将来のフォールトトレラントハードウェアに基づく量子強化学習アルゴリズムを調査し、その一部は証明可能な量子優位性を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3161405778899375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum reinforcement learning is an emerging field at the intersection of quantum computing and machine learning. While we intend to provide a broad overview of the literature on quantum reinforcement learning (our interpretation of this term will be clarified below), we put particular emphasis on recent developments. With a focus on already available noisy intermediate-scale quantum devices, these include variational quantum circuits acting as function approximators in an otherwise classical reinforcement learning setting. In addition, we survey quantum reinforcement learning algorithms based on future fault-tolerant hardware, some of which come with a provable quantum advantage. We provide both a birds-eye-view of the field, as well as summaries and reviews for selected parts of the literature.
• Abstract（参考訳）: 量子強化学習は、量子コンピューティングと機械学習の交差する分野である。 量子強化学習に関する文献の概観(この用語の我々の解釈は後述する)を広く提示するが、近年の発展に特に重点を置いている。 既に利用可能なノイズの多い中間スケール量子デバイスに焦点を合わせ、古典的な強化学習環境で関数近似器として働く変分量子回路を含む。 さらに、将来のフォールトトレラントハードウェアに基づく量子強化学習アルゴリズムを調査し、その一部は証明可能な量子優位性を持つ。 本稿は,本分野の鳥眼ビューと,選択された文献の要約とレビューを提供する。

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