論文の概要: On Quantum Natural Policy Gradients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08307v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 12:08:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 14:13:19.064161
• Title: On Quantum Natural Policy Gradients
• Title（参考訳）: 量子自然政策勾配について
• Authors: Andr\'e Sequeira and Luis Paulo Santos and Luis Soares Barbosa
• Abstract要約: 本研究は、強化学習エージェントの性能向上におけるFIM(Quantum Fisher Information Matrix)の役割について考察する。 以上の結果から,量子FIMを用いたPQCエージェントは一般に近似誤差が大きくなり,従来のFIMに比べて性能が向上しないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: This research delves into the role of the quantum Fisher Information Matrix (FIM) in enhancing the performance of Parameterized Quantum Circuit (PQC)-based reinforcement learning agents. While previous studies have highlighted the effectiveness of PQC-based policies preconditioned with the quantum FIM in contextual bandits, its impact in broader reinforcement learning contexts, such as Markov Decision Processes, is less clear. Through a detailed analysis of L\"owner inequalities between quantum and classical FIMs, this study uncovers the nuanced distinctions and implications of using each type of FIM. Our results indicate that a PQC-based agent using the quantum FIM without additional insights typically incurs a larger approximation error and does not guarantee improved performance compared to the classical FIM. Empirical evaluations in classic control benchmarks suggest even though quantum FIM preconditioning outperforms standard gradient ascent, in general it is not superior to classical FIM preconditioning.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,パラメータ化量子回路(pqc)を用いた強化学習エージェントの性能向上における,量子フィッシャー情報行列(fim)の役割について考察する。 これまでの研究では、文脈的帯域における量子FIMと事前条件付きPQCベースのポリシーの有効性を強調してきたが、マルコフ決定プロセスのようなより広範な強化学習コンテキストへの影響は明らかになっていない。 量子的FIMと古典的FIMの「所有者の不等式」を詳細に分析することにより、各種類のFIMを使用することのニュアンスな区別と意味を明らかにする。 以上の結果から,量子FIMを用いたPQCエージェントは一般に近似誤差が大きくなり,従来のFIMに比べて性能が向上しないことがわかった。 古典的制御ベンチマークにおける実証的な評価は、量子FIMプリコンディショニングが標準勾配上昇より優れているにもかかわらず、一般には古典的FIMプリコンディショニングよりも優れていることを示唆している。

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