論文の概要: Computing the gradients with respect to all parameters of a quantum neural network using a single circuit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08167v2
• Date: Thu, 20 Jul 2023 23:08:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 15:08:17.476779
• Title: Computing the gradients with respect to all parameters of a quantum neural network using a single circuit
• Title（参考訳）: 単一回路を用いた量子ニューラルネットワークの全てのパラメータに関する勾配の計算
• Authors: Guang Ping He
• Abstract要約: 本稿では,回路深度を小さくし,古典レジスタを小さくした単一回路のみを用いた勾配計算手法を提案する。 また、実量子ハードウェアとシミュレータの両方において、回路が従来の手法よりもはるかに短い時間でコンパイルできるという利点があることを実験的に実証した。
• 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: When computing the gradients of a quantum neural network using the parameter-shift rule, the cost function needs to be calculated twice for the gradient with respect to a single adjustable parameter of the network. When the total number of parameters is high, the quantum circuit for the computation has to be adjusted and run for many times. Here we propose an approach to compute all the gradients using a single circuit only, with a much reduced circuit depth and less classical registers. We also demonstrate experimentally, on both real quantum hardware and simulator, that our approach has the advantages that the circuit takes a significantly shorter time to compile than the conventional approach, resulting in a speedup on the total runtime.
• Abstract（参考訳）: パラメータシフト規則を用いて量子ニューラルネットワークの勾配を計算する場合、ネットワークの1つの調整可能なパラメータに対して、勾配に対してコスト関数を2回計算する必要がある。 パラメータの総数が多い場合には、計算のための量子回路を何度も調整して実行しなければならない。 本稿では,回路深度を小さくし,古典レジスタを小さくした単一回路のみを用いた勾配計算手法を提案する。 また、実量子ハードウェアとシミュレータの両方で実験により、回路が従来の手法よりもはるかに短い時間でコンパイルできるという利点があり、結果として全体の実行速度が向上することを示した。

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