論文の概要: The Unified Effect of Data Encoding, Ansatz Expressibility and Entanglement on the Trainability of HQNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04504v1
• Date: Mon, 8 May 2023 06:57:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 15:14:56.959330
• Title: The Unified Effect of Data Encoding, Ansatz Expressibility and Entanglement on the Trainability of HQNNs
• Title（参考訳）: データ符号化, アンザッツ表現性, 絡み合いがHQNNの訓練性に及ぼす影響
• Authors: Muhammad Kashif and Saif Al-Kuwari
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)におけるバレンプラトー問題に寄与するいくつかの因子の組合せ効果について検討する。 これらの要因には、データの符号化、クォービットの絡み合い、およびアンザッツ表現性が含まれる。 本フレームワークは,これらの要因がHQNNのトレーニング環境に与える影響を分析することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a framework to study the combined effect of several factors that contribute to the barren plateau problem in quantum neural networks (QNNs), which is a critical challenge in quantum machine learning (QML). These factors include data encoding, qubit entanglement, and ansatz expressibility. To investigate this joint effect in a real-world context, we focus on hybrid quantum neural networks (HQNNs) for multi-class classification. Our proposed framework aims to analyze the impact of these factors on the training landscape of HQNNs. Our findings show that the barren plateau problem in HQNNs is dependent on the expressibility of the underlying ansatz and the type of data encoding. Furthermore, we observe that entanglement also plays a role in the barren plateau problem. By evaluating the performance of HQNNs with various evaluation metrics for classification tasks, we provide recommendations for different constraint scenarios, highlighting the significance of our framework for the practical success of QNNs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子ニューラルネットワーク (QNN) におけるバレンプラトー問題に寄与するいくつかの要因の複合効果を研究する枠組みを提案し,量子機械学習 (QML) において重要な課題である。 これらの要因には、データのエンコーディング、キュービットの絡み合い、アンサッツ表現性が含まれる。 実世界の文脈におけるこの結合効果を調べるために,マルチクラス分類のためのハイブリッド量子ニューラルネットワーク(HQNN)に着目した。 提案フレームワークは,これらの要因がHQNNのトレーニング環境に与える影響を分析することを目的としている。 以上の結果から,hqnnsにおける不毛高原問題はアンサッツの表現可能性とデータエンコーディングのタイプに依存することが明らかとなった。 さらに, 不毛高原問題においても, 絡み合いが役割を担っていることを観察した。 分類タスクにおける様々な評価指標を用いたhqnnの性能評価を行うことにより,様々な制約シナリオを推奨し,qnnの実践的成功のためのフレームワークの重要性を強調する。

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