論文の概要: Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural
network accuracy, if the parameterization is a $2$-design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14426v1
- Date: Thu, 29 Dec 2022 18:57:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-02 16:05:53.598186
- Title: Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural
network accuracy, if the parameterization is a $2$-design
- Title（参考訳）: チップアーキテクチャの制限は、パラメータ化が2ドル設計の場合、量子ニューラルネットワークの精度を維持する
- Authors: Lucas Friedrich, Jonas Maziero
- Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は、量子機械学習モデルを構築するための主要な戦略の1つである。
この記事では、次のような質問に答えることに焦点をあてる。 使用すべきゲートの最適なシーケンスは何ですか?
一般に、コスト関数は、パラメータ化がより近いほど、通常の平均値となる傾向がある。
- 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: In the era of noisy intermediate scale quantum devices, variational quantum
circuits (VQCs) are currently one of the main strategies for building quantum
machine learning models. These models are made up of a quantum part and a
classical part. The quantum part is given by a parametrization $U$, which, in
general, is obtained from the product of different quantum gates. By its turn,
the classical part corresponds to an optimizer that updates the parameters of
$U$ in order to minimize a cost function $C$. However, despite the many
applications of VQCs, there are still questions to be answered, such as for
example: What is the best sequence of gates to be used? How to optimize their
parameters? Which cost function to use? How the architecture of the quantum
chips influences the final results? In this article, we focus on answering the
last question. We will show that, in general, the cost function will tend to a
typical average value the closer the parameterization used is from a
$2$-design. Therefore, the closer this parameterization is to a $2$-design, the
less the result of the quantum neural network model will depend on its
parametrization. As a consequence, we can use the own architecture of the
quantum chips to defined the VQC parametrization, avoiding the use of
additional swap gates and thus diminishing the VQC depth and the associated
errors.
- Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子デバイスの時代において、変分量子回路(vqcs)は量子機械学習モデルを構築するための主要な戦略の1つである。
これらのモデルは量子部分と古典部分で構成されている。
量子部分はパラメトリゼーション $u$ によって与えられるが、これは一般に異なる量子ゲートの積から得られる。
その順番に、古典的な部分は、コスト関数 $c$ を最小限にするために$u$ のパラメータを更新するオプティマイザに対応する。
しかしながら、vqcsの多くの応用にもかかわらず、例えば: ゲートの最適なシーケンスは何か?
パラメータの最適化方法?
どのコスト関数を使うか?
量子チップのアーキテクチャは最終結果にどのように影響するか?
この記事では、最後の質問に答えることに集中します。
一般的に、コスト関数は、パラメータ化が2ドルの設計でより近くなるほど、典型的な平均値になる傾向があります。
したがって、このパラメータ化が2ドルの設計に近づくほど、量子ニューラルネットワークモデルの結果はそのパラメータ化に依存することになる。
結果として、量子チップの独自のアーキテクチャを用いてVQCパラメトリゼーションを定義し、スワップゲートの追加の使用を回避し、VQC深さと関連するエラーを減らすことができる。
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