論文の概要: Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04268v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 07:08:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:56:08.511631
• Title: Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: 変分量子回路のqubit-wiseアーキテクチャ探索法
• Authors: Jialin Chen, Zhiqiang Cai, Ke Xu, Di Wu, Wei Cao
• Abstract要約: そこで本研究では,QWAS(qubit-wise architec-ture search)法を提案する。 提案手法は,MNIST,Fashion,MOSIなどの実世界のタスクにおいて,サーキットの性能とサイズを探索し,活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.790545710021593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Considering the noise level limit, one crucial aspect for quantum machine learning is to design a high-performing variational quantum circuit architecture with small number of quantum gates. As the classical neural architecture search (NAS), quantum architecture search methods (QAS) employ methods like reinforcement learning, evolutionary algorithms and supernet optimiza-tion to improve the search efficiency. In this paper, we propose a novel qubit-wise architec-ture search (QWAS) method, which progres-sively search one-qubit configuration per stage, and combine with Monte Carlo Tree Search al-gorithm to find good quantum architectures by partitioning the search space into several good and bad subregions. The numerical experimental results indicate that our proposed method can balance the exploration and exploitation of cir-cuit performance and size in some real-world tasks, such as MNIST, Fashion and MOSI. As far as we know, QWAS achieves the state-of-art re-sults of all tasks in the terms of accuracy and circuit size.
• Abstract（参考訳）: ノイズレベル制限を考えると、量子機械学習の重要な側面は、少数の量子ゲートを持つ高パフォーマンスな変分量子回路アーキテクチャを設計することである。 古典的ニューラルネットワーク探索(nas)として、量子アーキテクチャ探索法(qas)は強化学習、進化アルゴリズム、スーパーネットオプティミザメントなどの手法を用いて探索効率を向上させる。 本稿では,QWAS(qubit-wise architec-ture search)手法を提案する。この手法は,各ステージごとに1量子構成を多角的に探索し,モンテカルロ木探索と組み合わせて,探索空間をいくつかの良い部分と悪い部分に分割することで,優れた量子アーキテクチャを求める。 数値実験の結果,提案手法は,mnist, fashion,mosiなどの実世界のタスクにおけるcir-cuitの性能と大きさの探索と活用を両立できることがわかった。 我々の知る限り、QWASは正確さと回路サイズの観点から全てのタスクの最先端のリサートを達成する。

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