論文の概要: Evolutionary-based quantum architecture search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00421v1
• Date: Thu, 1 Dec 2022 10:51:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 19:18:16.647731
• Title: Evolutionary-based quantum architecture search
• Title（参考訳）: 進化に基づく量子アーキテクチャ探索
• Authors: Anqi Zhang, Shengmei Zhao
• Abstract要約: 本稿では,高い表現力と訓練能力のバランスをとるために,進化型量子アーキテクチャ探索(EQAS)手法を提案する。 その結果,提案したEQASはパラメータ化の少ない最適なQCAを探索でき,より高い精度は3つのデータセットの分類タスクにEQASを適用して得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum architecture search (QAS) is desired to construct a powerful and general QAS platform which can significantly accelerate quantum advantages in error-prone and depth limited quantum circuits in today Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era. In this paper, we propose an evolutionary-based quantum architecture search (EQAS) scheme for the optimal layout to balance the higher expressive power and the trainable ability. In EQAS, each layout of quantum circuits, i.e quantum circuit architecture(QCA), is first encoded into a binary string, which is called quantum genes later. Then, an algorithm to remove the redundant parameters in QCA is performed according to the eigenvalues of the corresponding quantum Fisher information matrix (QFIM). Later, each QCA is evaluated by the normalized fitness, so that the sampling rate could be obtained to sample the parent generation by the Roulette Wheel selection strategy. Thereafter, the mutation and crossover are applied to get the next generation. EQAS is verified by the classification task in quantum machine learning for three datasets. The results show that the proposed EQAS can search for the optimal QCA with less parameterized gates, and the higher accuracies are obtained by adopting EQAS for the classification tasks over three dataset.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャサーチ (QAS) は、今日のノイズ中間量子(NISQ)時代の誤り発生や深さ制限量子回路における量子優位性を著しく加速できる、強力で一般的なQASプラットフォームを構築することが望まれている。 本稿では,高い表現力と学習能力のバランスをとるための最適レイアウトのための進化型量子アーキテクチャ探索(eqas)スキームを提案する。 EQASでは、量子回路の各レイアウト、すなわち量子回路アーキテクチャ(QCA)は、後に量子遺伝子と呼ばれるバイナリ文字列に符号化される。 そして、対応する量子フィッシャー情報行列(QFIM)の固有値に応じて、QCA内の冗長パラメータを除去するアルゴリズムを実行する。 その後、各QCAを正規化適合度で評価し、Roulette Wheel選択戦略により親生成をサンプリングするサンプリングレートを得ることができた。 その後、変異と交叉を施して次の世代を得る。 eqasは3つのデータセットの量子機械学習の分類タスクによって検証される。 その結果,提案したEQASはパラメータ化の少ない最適なQCAを探索でき,より高い精度は3つのデータセットの分類タスクにEQASを適用して得られることがわかった。

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