論文の概要: Quantum Architecture Search with Unsupervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11576v2
• Date: Tue, 19 Mar 2024 12:53:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 23:31:36.396765
• Title: Quantum Architecture Search with Unsupervised Representation Learning
• Title（参考訳）: 教師なし表現学習による量子アーキテクチャ探索
• Authors: Yize Sun, Zixin Wu, Yunpu Ma, Volker Tresp,
• Abstract要約: 量子アーキテクチャ探索(QAS)のための教師なし表現学習のためのフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、多数のラベル付き量子回路の必要性を排除し、予測不要である。 その結果,本フレームワークは,検索回数の限られた範囲で,より効率的に高い性能の候補回路を得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.698519892763283
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing unsupervised representation learning for quantum architecture search (QAS) represents a cutting-edge approach poised to realize potential quantum advantage on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Most QAS algorithms combine their search space and search algorithms together and thus generally require evaluating a large number of quantum circuits during the search process. Predictor-based QAS algorithms can alleviate this problem by directly estimating the performance of circuits according to their structures. However, a high-performance predictor generally requires very time-consuming labeling to obtain a large number of labeled quantum circuits. Recently, a classical neural architecture search algorithm Arch2vec inspires us by showing that architecture search can benefit from decoupling unsupervised representation learning from the search process. Whether unsupervised representation learning can help QAS without any predictor is still an open topic. In this work, we propose a framework QAS with unsupervised representation learning and visualize how unsupervised architecture representation learning encourages quantum circuit architectures with similar connections and operators to cluster together. Specifically, our framework enables the process of QAS to be decoupled from unsupervised architecture representation learning so that the learned representation can be directly applied to different downstream applications. Furthermore, our framework is predictor-free eliminating the need for a large number of labeled quantum circuits. During the search process, we use two algorithms REINFORCE and Bayesian Optimization to directly search on the latent representation, and compare them with the method Random Search. The results show our framework can more efficiently get well-performing candidate circuits within a limited number of searches.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャ探索(QAS)における教師なし表現学習の利用は、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスにおける潜在的な量子優位性を実現するための最先端のアプローチである。 ほとんどのQASアルゴリズムは、探索空間と探索アルゴリズムを組み合わせ、一般に、探索プロセス中に多数の量子回路を評価する必要がある。 予測器に基づくQASアルゴリズムは、回路の性能をその構造に応じて直接推定することでこの問題を軽減することができる。 しかし、高性能な予測器は、多くのラベル付き量子回路を得るのに非常に時間を要する。 近年、古典的ニューラルネットワーク探索アルゴリズムArch2vecは、アーキテクチャ探索が、教師なし表現学習を探索プロセスから切り離すことの恩恵を享受できることを示し、私たちを刺激している。 教師なしの表現学習が予測子なしでQASに役立つかどうかは、まだオープントピックである。 本研究では、教師なし表現学習を用いたフレームワークQASを提案し、教師なしアーキテクチャ表現学習が、類似の接続と演算子による量子回路アーキテクチャのクラスタリングをいかに促進するかを可視化する。 具体的には、QASのプロセスが教師なしアーキテクチャ表現学習から切り離され、学習された表現が異なる下流アプリケーションに直接適用できるようにする。 さらに,本フレームワークは,多数のラベル付き量子回路の必要性を排除した予測器レスである。 探索では,ReINFORCE と Bayesian Optimization の2つのアルゴリズムを用いて遅延表現を直接探索し,ランダム探索法と比較する。 その結果,本フレームワークは,検索回数の限られた範囲で,より効率的に高い性能の候補回路を得ることができた。

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