論文の概要: VQC-Based Reinforcement Learning with Data Re-uploading: Performance and Trainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11555v2
• Date: Tue, 12 Nov 2024 18:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-13 13:18:04.423195
• Title: VQC-Based Reinforcement Learning with Data Re-uploading: Performance and Trainability
• Title（参考訳）: データ再アップロードによるVQCベースの強化学習:パフォーマンスとトレーニング性
• Authors: Rodrigo Coelho, André Sequeira, Luís Paulo Santos,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人間の監督なしに知的意思決定を行うエージェントを設計する。 Deep NNを使用するRLアルゴリズムであるDeep Q-Learningは、いくつかの特定のタスクで超人的なパフォーマンスを達成した。 また、RLアルゴリズムの関数近似器として変分量子回路(VQC)を用いることもできる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8192907805418583
• License:
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) consists of designing agents that make intelligent decisions without human supervision. When used alongside function approximators such as Neural Networks (NNs), RL is capable of solving extremely complex problems. Deep Q-Learning, a RL algorithm that uses Deep NNs, achieved super-human performance in some specific tasks. Nonetheless, it is also possible to use Variational Quantum Circuits (VQCs) as function approximators in RL algorithms. This work empirically studies the performance and trainability of such VQC-based Deep Q-Learning models in classic control benchmark environments. More specifically, we research how data re-uploading affects both these metrics. We show that the magnitude and the variance of the gradients of these models remain substantial throughout training due to the moving targets of Deep Q-Learning. Moreover, we empirically show that increasing the number of qubits does not lead to an exponential vanishing behavior of the magnitude and variance of the gradients for a PQC approximating a 2-design, unlike what was expected due to the Barren Plateau Phenomenon. This hints at the possibility of VQCs being specially adequate for being used as function approximators in such a context.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人間の監督なしに知的意思決定を行うエージェントを設計する。 ニューラルネットワーク(NN)などの関数近似と併用することで、RLは極めて複雑な問題を解決することができる。 Deep NNを使用するRLアルゴリズムであるDeep Q-Learningは、いくつかの特定のタスクで超人的なパフォーマンスを達成した。 それでも、RLアルゴリズムの関数近似器として変分量子回路(VQC)を用いることもできる。 この研究は、古典的な制御ベンチマーク環境でのVQCベースのDeep Q-Learningモデルの性能と訓練性を実証的に研究する。 具体的には、データの再アップロードが両方のメトリクスに与える影響について調査する。 深層Q-Learningの移動目標により,これらのモデルの大きさと勾配のばらつきは,トレーニングを通して大きく保たれていることを示す。 さらに, 量子ビット数の増加は, バレンプラトーフェノメノンの予想と異なり, PQC 近似の勾配の指数関数的消滅挙動と分散に繋がるものではないことを実証的に示す。 このことは、VQCがそのような文脈で関数近似器として使われるのに特別に適している可能性を示唆している。

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