論文の概要: Post-variational quantum neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10560v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 03:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 15:01:55.692257
• Title: Post-variational quantum neural networks
• Title（参考訳）: 変分後量子ニューラルネットワーク
• Authors: Po-Wei Huang, Patrick Rebentrost
• Abstract要約: 量子コンピュータから古典コンピュータへ可変パラメータをシフトする「変分戦略」について論じる。 このアルゴリズムは手書き桁のイメージ分類などの実世界の応用に適用でき、96%の精度で分類できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has the potential to provide substantial computational advantages over current state-of-the-art classical supercomputers. However, current hardware is not advanced enough to execute fault-tolerant quantum algorithms. An alternative of using hybrid quantum-classical computing with variational algorithms can exhibit barren plateau issues, causing slow convergence of gradient-based optimization techniques. In this paper, we discuss "post-variational strategies", which shift tunable parameters from the quantum computer to the classical computer, opting for ensemble strategies when optimizing quantum models. We discuss various strategies and design principles for constructing individual quantum circuits, where the resulting ensembles can be optimized with convex programming. Further, we discuss architectural designs of post-variational quantum neural networks and analyze the propagation of estimation errors throughout such neural networks. Lastly, we show that our algorithm can be applied to real-world applications such as image classification on handwritten digits, producing a 96% classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、現在の最先端の古典的スーパーコンピュータよりも大きな計算上の利点を提供する可能性がある。 しかし、現在のハードウェアはフォールトトレラント量子アルゴリズムを実行するには不十分である。 変分アルゴリズムを用いたハイブリッド量子古典計算の代替として、バレンプラトー問題があり、勾配に基づく最適化手法の収束が遅い。 本稿では,量子モデル最適化において,可変パラメータを量子コンピュータから古典コンピュータにシフトし,アンサンブル戦略を選択する「変分後戦略」について述べる。 個々の量子回路を構築するための様々な戦略と設計原則について論じ、その結果のアンサンブルを凸プログラミングで最適化することができる。 さらに,変分後量子ニューラルネットワークのアーキテクチャ設計について検討し,そのようなニューラルネットワークにおける推定誤差の伝播解析を行う。 最後に,手書き桁のイメージ分類などの実世界の応用に適用し,96%の精度で分類できることを示す。

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