論文の概要: Pre-training Tensor-Train Networks Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03741v1
• Date: Thu, 18 May 2023 03:08:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:37:47.616324
• Title: Pre-training Tensor-Train Networks Facilitates Machine Learning with Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: プレトレーニングテンソル-トレインネットワークは変動量子回路を用いた機械学習を促進する
• Authors: Jun Qi, Chao-Han Huck Yang, Pin-Yu Chen, Min-Hsiu Hsieh
• Abstract要約: 変分量子回路(VQC)は、ノイズの多い量子デバイス上で量子ニューラルネットワークを実装するための有望なアプローチである。 近年の研究では、VQCのテンソルトレインネットワーク(TTN)、すなわちTTN-VQCがVQCの表現と一般化能力を改善することが示されている。 本稿では, TTN-VQCアーキテクチャをベースとした学習手法であるPre+TTN-VQCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.79664725059877
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Variational quantum circuit (VQC) is a promising approach for implementing quantum neural networks on noisy intermediate-scale quantum (NISQ) devices. Recent studies have shown that a tensor-train network (TTN) for VQC, namely TTN-VQC, can improve the representation and generalization powers of VQC. However, the Barren Plateau problem leads to the gradients of the cost function vanishing exponentially small as the number of qubits increases, making it difficult to find the optimal parameters for the VQC. To address this issue, we put forth a new learning approach called Pre+TTN-VQC that builds upon the TTN-VQC architecture by incorporating a pre-trained TTN to alleviate the Barren Plateau problem. The pre-trained TTN allows for efficient fine-tuning of target data, which reduces the depth of the VQC required to achieve good empirical performance and potentially alleviates the training obstacles posed by the Barren Plateau landscape. Furthermore, we highlight the advantages of Pre+TTN-VQC in terms of representation and generalization powers by exploiting the error performance analysis. Moreover, we characterize the optimization performance of Pre+TTN-VQC without the need for the Polyak-Lojasiewicz condition, thereby enhancing the practicality of implementing quantum neural networks on NISQ devices. We conduct experiments on a handwritten digit classification dataset to corroborate our proposed methods and theorems.
• Abstract（参考訳）: 変分量子回路(VQC)は、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイス上で量子ニューラルネットワークを実装するための有望なアプローチである。 近年の研究では、VQCのテンソルトレインネットワーク(TTN)、すなわちTTN-VQCがVQCの表現と一般化能力を改善することが示されている。 しかし、バレン高原の問題は、キュービット数が増加するにつれてコスト関数の勾配が指数関数的に小さくなり、VQCの最適パラメータを見つけるのが難しくなる。 この問題に対処するため,我々は,TTN-VQCアーキテクチャ上に構築したPre+TTN-VQCという新たな学習手法を,事前学習したTTNを組み込んでバレン高原問題を緩和する。 事前訓練されたTTNは、目標データの効率的な微調整を可能にし、良好な経験的性能を達成するために必要なVQCの深さを低減し、バレン高原の景観によって引き起こされるトレーニング障害を軽減する可能性がある。 さらに,誤り性能解析を利用して,Pre+TTN-VQCの表現と一般化能力の利点を強調した。 さらに,Polyak-Lojasiewicz条件を必要とせずに,Pre+TTN-VQCの最適化性能を特徴付けることにより,NISQデバイスに量子ニューラルネットワークを実装する実用性を向上させる。 提案手法と定理を相関付けるために手書き桁分類データセットの実験を行った。

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