論文の概要: Quantum Policy Gradient Algorithm with Optimized Action Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.06663v1
• Date: Tue, 13 Dec 2022 15:42:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 14:12:07.916378
• Title: Quantum Policy Gradient Algorithm with Optimized Action Decoding
• Title（参考訳）: 最適動作復号化を用いた量子ポリシー勾配アルゴリズム
• Authors: Nico Meyer, Daniel D. Scherer, Axel Plinge, Christopher Mutschler, and Michael J. Hartmann
• Abstract要約: 動作選択に必要な古典的後処理を最適化するための,新しい品質指標を提案する。 この手法により,5キュービットのハードウェアデバイス上で,フルトレーニングルーチンの実行に成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3946033794136758
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum machine learning implemented by variational quantum circuits (VQCs) is considered a promising concept for the noisy intermediate-scale quantum computing era. Focusing on applications in quantum reinforcement learning, we propose a specific action decoding procedure for a quantum policy gradient approach. We introduce a novel quality measure that enables us to optimize the classical post-processing required for action selection, inspired by local and global quantum measurements. The resulting algorithm demonstrates a significant performance improvement in several benchmark environments. With this technique, we successfully execute a full training routine on a 5-qubit hardware device. Our method introduces only negligible classical overhead and has the potential to improve VQC-based algorithms beyond the field of quantum reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(vqcs)によって実装された量子機械学習は、ノイズの多い中間スケール量子コンピューティング時代の有望な概念であると考えられている。 量子強化学習の応用に焦点をあて、量子ポリシー勾配アプローチのための特定の動作復号法を提案する。 我々は,局所的および大域的量子測定にインスパイアされた,アクション選択に必要な古典的後処理を最適化する,新しい品質尺度を導入する。 結果として得られたアルゴリズムは、いくつかのベンチマーク環境での大幅な性能向上を示す。 この手法により,5キュービットのハードウェアデバイス上で,フルトレーニングルーチンの実行に成功した。 本手法は,量子強化学習の分野を超えて,vqcベースのアルゴリズムを改善する可能性を秘めている。

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