論文の概要: A New Initial Distribution for Quantum Generative Adversarial Networks
to Load Probability Distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12303v2
- Date: Thu, 10 Aug 2023 01:40:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 15:36:22.675224
- Title: A New Initial Distribution for Quantum Generative Adversarial Networks
to Load Probability Distributions
- Title（参考訳）: 確率分布を負荷する量子生成逆ネットワークのための新しい初期分布
- Authors: Yuichi Sano, Ryosuke Koga, Masaya Abe, Kei Nakagawa
- Abstract要約: 本稿では,qGANの学習効率を向上させる初期分布生成手法を提案する。
本手法は,浅い量子回路の様々な確率分布を生成するために,ラベル置換の古典的プロセスを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.043200001974071
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum computers are gaining attention for their ability to solve certain
problems faster than classical computers, and one example is the quantum
expectation estimation algorithm that accelerates the widely-used Monte Carlo
method in fields such as finance. A previous study has shown that quantum
generative adversarial networks(qGANs), a quantum circuit version of generative
adversarial networks(GANs), can generate the probability distribution necessary
for the quantum expectation estimation algorithm in shallow quantum circuits.
However, a previous study has also suggested that the convergence speed and
accuracy of the generated distribution can vary greatly depending on the
initial distribution of qGANs' generator. In particular, the effectiveness of
using a normal distribution as the initial distribution has been claimed, but
it requires a deep quantum circuit, which may lose the advantage of qGANs.
Therefore, in this study, we propose a novel method for generating an initial
distribution that improves the learning efficiency of qGANs. Our method uses
the classical process of label replacement to generate various probability
distributions in shallow quantum circuits. We demonstrate that our proposed
method can generate the log-normal distribution, which is pivotal in financial
engineering, as well as the triangular distribution and the bimodal
distribution, more efficiently than current methods. Additionally, we show that
the initial distribution proposed in our research is related to the problem of
determining the initial weights for qGANs.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、古典的コンピュータよりも早く特定の問題を解く能力に注目が集まっており、例えば金融などの分野で広く使われているモンテカルロ法を加速する量子期待推定アルゴリズムがある。
先程の研究では、生成逆数ネットワーク(GAN)の量子回路バージョンである量子生成逆数ネットワーク(qGANs)が、浅い量子回路における量子期待推定アルゴリズムに必要な確率分布を生成できることが示されている。
しかし、以前の研究では、生成した分布の収束速度と精度は、qGANs発生器の初期分布によって大きく異なることが示唆されている。
特に、正規分布を初期分布として用いる効果は主張されているが、深い量子回路が必要であり、これはqGANの利点を失う可能性がある。
そこで本研究では,qganの学習効率を向上させるための初期分布生成法を提案する。
浅層量子回路における様々な確率分布を生成するためにラベル置換の古典過程を用いる。
提案手法は, 財務工学において重要な対数正規分布と, 三角分布と双モード分布を, 現在の方法よりも効率的に生成できることを実証する。
さらに,本研究で提案した初期分布は,qGANの初期重みを決定する問題と関連していることを示す。
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