論文の概要: The quantum cost function concentration dependency on the parametrization expressivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.06883v2
• Date: Thu, 22 Jun 2023 11:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-23 17:53:23.321154
• Title: The quantum cost function concentration dependency on the parametrization expressivity
• Title（参考訳）: パラメトリゼーション表現率の量子コスト関数濃度依存性
• Authors: Lucas Friedrich, Jonas Maziero
• Abstract要約: パラメトリゼーションの表現性がコスト関数に与える影響を分析する。 量子ニューラルネットワークのこれらの2つの重要な側面が明示的に接続されるのは、これが初めてである。
• 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: Although we are currently in the era of noisy intermediate scale quantum devices, several studies are being conducted with the aim of bringing machine learning to the quantum domain. Currently, quantum variational circuits are one of the main strategies used to build such models. However, despite its widespread use, we still do not know what are the minimum resources needed to create a quantum machine learning model. In this article, we analyze how the expressiveness of the parametrization affects the cost function. We analytically show that the more expressive the parametrization is, the more the cost function will tend to concentrate around a value that depends both on the chosen observable and on the number of qubits used. For this, we initially obtain a relationship between the expressiveness of the parametrization and the mean value of the cost function. Afterwards, we relate the expressivity of the parametrization with the variance of the cost function. Finally, we show some numerical simulation results that confirm our theoretical-analytical predictions. To the best of our knowledge, this is the first time that these two important aspects of quantum neural networks are explicitly connected.
• Abstract（参考訳）: 現在我々は、ノイズの多い中間量子デバイスの時代にあるが、機械学習を量子領域に持ち込むことを目的として、いくつかの研究が行われている。 現在、量子変動回路はそのようなモデルを構築するために使われる主要な戦略の1つである。 しかし、広く使われているにもかかわらず、量子機械学習モデルを作成するのに必要な最小限のリソースは未だに分かっていない。 本稿では,パラメトリゼーションの表現性がコスト関数に与える影響を分析する。 パラメトリゼーションがより表現力が高いほど、コスト関数は選択された可観測値と使用される量子ビット数の両方に依存する値に集中する傾向があることを分析的に示す。 そこで本研究では,パラメトリゼーションの表現性とコスト関数の平均値との関係について検討した。 その後、パラメータ化の表現性とコスト関数の分散を関連付ける。 最後に,理論解析的な予測を裏付ける数値シミュレーション結果を示す。 私たちの知る限りでは、量子ニューラルネットワークのこれら2つの重要な側面が明示的に接続されるのは、これが初めてです。

関連論文リスト

• Quantum metrology with a continuous-variable system [0.0]
  本稿では,量子気象学における精度限界と最適戦略を,量子連続変数の単一モードで論じる。 実験の成果のいくつかを要約し、連続的な可変センシングのための新しいプラットフォームについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-06T18:57:07Z)
• Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
  本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。 我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。 これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z)
• Relations between quantum metrology and criticality in general su(1, 1) systems [10.335953738568353]
  パラメータ化におけるジェネレータの決定は、拡張ブラキストロン問題として扱うことができる。 3つの量子臨界系の動的センシング提案を調べた結果、感度の挙動が予測と一致していることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T13:39:32Z)
• Universality of critical dynamics with finite entanglement [68.8204255655161]
  臨界近傍の量子系の低エネルギー力学が有限絡みによってどのように変化するかを研究する。 その結果、時間依存的臨界現象における絡み合いによる正確な役割が確立された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T19:23:54Z)
• Restricting to the chip architecture maintains the quantum neural network accuracy [0.0]
  変分量子アルゴリズム(VQA)は、量子機械学習モデルを構築するための重要な戦略である。 本稿では、最適ゲート列の決定、効率的なパラメータ最適化戦略、量子チップアーキテクチャが最終的な結果に与える影響の理解など、いくつかの重要な問題に対処することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T18:57:05Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• Hyperparameter Importance of Quantum Neural Networks Across Small Datasets [1.1470070927586014]
  量子ニューラルネットワークは、ニューラルネットワークと同じような役割を果たす。 機械学習に適した回路アーキテクチャについてはほとんど知られていない。 本研究は量子機械学習モデルを研究するための新しい手法を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T20:26:20Z)
• Reliability Function of Quantum Information Decoupling via the Sandwiched Rényi Divergence [5.8303977553652]
  触媒量子情報のデカップリングの信頼性,すなわち完全デカップリングに近づく最良の指数関数を特徴付ける。 我々の研究結果はサンドイッチ化されたR'enyiの発散によって行われ、新しいタイプの操作的意味が提供される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-11T17:56:36Z)
• Experimental violations of Leggett-Garg's inequalities on a quantum computer [77.34726150561087]
  単一および多ビット系におけるLeggett-Garg-Bellの不等式違反を実験的に観察する。 本分析では, 量子プラットフォームの限界に注目し, 上記の相関関数は, 量子ビットの数や回路深さが大きくなるにつれて, 理論的予測から逸脱することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-06T14:35:15Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• In and out of equilibrium quantum metrology with mean-field quantum criticality [68.8204255655161]
  本稿では,集団遷移現象が量子力学プロトコルに与える影響について考察する。 単一球面量子スピン(SQS)は平均場レベルでの分析的な洞察を可能にするステレオタイプ玩具モデルとして機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-09T19:20:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。