論文の概要: Fleming-Viot helps speed up variational quantum algorithms in the
presence of barren plateaus
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18090v1
- Date: Wed, 29 Nov 2023 21:18:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-01 18:36:56.995104
- Title: Fleming-Viot helps speed up variational quantum algorithms in the
presence of barren plateaus
- Title（参考訳）: Fleming-Viotはバレンプラトーの存在下で変分量子アルゴリズムを高速化する
- Authors: Daniel Mastropietro (1), Georgios Korpas (2 and 3), Vyacheslav
Kungurtsev (3), Jakub Marecek (3) ((1) CNRS-IRIT, Universit\'e de Toulouse
INP, Toulouse, France, (2) HSBC Lab, Innovation & Ventures, HSBC, London,
United Kingdom, (3) Department of Computer Science, Czech Technical
University in Prague, Czech Republic)
- Abstract要約: フレミング・ヴィオットの伝統では、平行探索は粒子と呼ばれる。
提案手法では,勾配が小さすぎる領域やうるさい領域に遭遇した場合,フレミング・ヴィオット粒子による探索を停止する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Inspired by the Fleming-Viot stochastic process, we propose a variant of
Variational Quantum Algorithms benefitting from a parallel implementation of
the classical step of learning parameters of a given variational form, with the
aim of avoiding regions of the parameter space known as barren plateaus. In the
Fleming-Viot tradition, parallel searches are called particles. In our proposed
approach, the search by a Fleming-Viot particle is stopped when it encounters a
region where the gradient is too small or noisy. The stopped particle continues
the search after being regenerated at another potentially more interesting
location of the parameter space, biasing the exploration away from barren
plateaus. We analyze the behavior of the Fleming-Viot particles from a
theoretical standpoint, backed up with numerical experiments on synthetic
problems as well as on selected instances of the Max-Cut problem on graphs,
which show that our method performs better than plain-vanilla variants when
there are large barren plateaus.
- Abstract（参考訳）: Fleming-Viot 確率過程に着想を得て,与えられた変分形式の学習パラメータの古典的ステップの並列実装から恩恵を受ける変分量子アルゴリズムの変分を提案し,バレンプラトーと呼ばれるパラメータ空間の領域を避けることを目的とした。
フレミング・ヴィオットの伝統では、並列探索は粒子と呼ばれる。
提案手法では, 勾配が小さすぎたりうるさかったりした領域に遭遇すると, フレミング・ヴィオット粒子による探索が停止される。
停止された粒子は、パラメータ空間の他のより興味深い場所に再生成され、不毛高原から遠ざかる探索をバイアスした後、探索を継続する。
理論的な観点からフレミング・ヴィオット粒子の挙動を解析し, 合成問題およびグラフ上のマックスカット問題に対する数値実験を基礎として, 大規模不毛高原が存在する場合の平原バニラ変種よりも優れた性能を示す。
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