論文の概要: Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01639v3
• Date: Fri, 21 Jun 2024 08:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 20:37:28.610353
• Title: Reduction of finite sampling noise in quantum neural networks
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークにおける有限サンプリングノイズの低減
• Authors: David A. Kreplin, Marco Roth,
• Abstract要約: 本稿では,量子モデル学習における期待値の分散を低減する手法である分散正則化を導入する。 この手法は、QNNが適切に構築されている場合、追加の回路評価を必要としない。 本例では,QNNのノイズレベルが著しく低下することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum neural networks (QNNs) use parameterized quantum circuits with data-dependent inputs and generate outputs through the evaluation of expectation values. Calculating these expectation values necessitates repeated circuit evaluations, thus introducing fundamental finite-sampling noise even on error-free quantum computers. We reduce this noise by introducing the variance regularization, a technique for reducing the variance of the expectation value during the quantum model training. This technique requires no additional circuit evaluations if the QNN is properly constructed. Our empirical findings demonstrate the reduced variance speeds up the training and lowers the output noise as well as decreases the number of necessary evaluations of gradient circuits. This regularization method is benchmarked on the regression of multiple functions and the potential energy surface of water. We show that in our examples, it lowers the variance by an order of magnitude on average and leads to a significantly reduced noise level of the QNN. We finally demonstrate QNN training on a real quantum device and evaluate the impact of error mitigation. Here, the optimization is feasible only due to the reduced number of necessary shots in the gradient evaluation resulting from the reduced variance.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、データ依存の入力を持つパラメータ化量子回路を使用し、期待値の評価を通じて出力を生成する。 これらの期待値を計算することは繰り返し回路評価を必要とするため、エラーのない量子コンピュータでも基本的な有限サンプリングノイズが生じる。 量子モデルトレーニングにおける期待値の分散を低減する手法である分散正則化を導入することにより、このノイズを低減する。 この手法は、QNNが適切に構築されている場合、追加の回路評価を必要としない。 実験により, 学習速度の低下と出力雑音の低減, および勾配回路の必要な評価回数の低減を実証した。 この正則化法は、複数の関数の回帰と水のポテンシャルエネルギー面をベンチマークする。 本例では,QNNのノイズレベルが著しく低下することを示す。 最終的に実量子デバイス上でのQNNトレーニングを実演し、エラー軽減の効果を評価する。 ここでは, ばらつきの低減による勾配評価において, 必要なショット数が少ないためのみ, 最適化が可能となる。

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