論文の概要: A Study on Optimization Techniques for Variational Quantum Circuits in Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12354v1
- Date: Mon, 20 May 2024 20:06:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 14:57:39.906299
- Title: A Study on Optimization Techniques for Variational Quantum Circuits in Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 強化学習における変分量子回路の最適化手法に関する研究
- Authors: Michael Kölle, Timo Witter, Tobias Rohe, Gerhard Stenzel, Philipp Altmann, Thomas Gabor,
- Abstract要約: 研究者は変分量子回路(VQC)に注目している
VQCは、パラメータによって調整可能な量子回路をマージするハイブリッドアルゴリズムである。
近年の研究では、強化学習にVQCを適用する新しい方法が提示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7504809152812695
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Quantum Computing aims to streamline machine learning, making it more effective with fewer trainable parameters. This reduction of parameters can speed up the learning process and reduce the use of computational resources. However, in the current phase of quantum computing development, known as the noisy intermediate-scale quantum era (NISQ), learning is difficult due to a limited number of qubits and widespread quantum noise. To overcome these challenges, researchers are focusing on variational quantum circuits (VQCs). VQCs are hybrid algorithms that merge a quantum circuit, which can be adjusted through parameters, with traditional classical optimization techniques. These circuits require only few qubits for effective learning. Recent studies have presented new ways of applying VQCs to reinforcement learning, showing promising results that warrant further exploration. This study investigates the effects of various techniques -- data re-uploading, input scaling, output scaling -- and introduces exponential learning rate decay in the quantum proximal policy optimization algorithm's actor-VQC. We assess these methods in the popular Frozen Lake and Cart Pole environments. Our focus is on their ability to reduce the number of parameters in the VQC without losing effectiveness. Our findings indicate that data re-uploading and an exponential learning rate decay significantly enhance hyperparameter stability and overall performance. While input scaling does not improve parameter efficiency, output scaling effectively manages greediness, leading to increased learning speed and robustness.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、機械学習を合理化し、トレーニング可能なパラメータを少なくすることで、より効果的にすることを目指している。
このパラメータの削減は、学習プロセスを高速化し、計算資源の使用を削減できる。
しかし、量子コンピューティングの現段階では、ノイズのある中間スケール量子時代 (NISQ) として知られており、量子ビットの限られた数と広範な量子ノイズのために学習は困難である。
これらの課題を克服するために、研究者は変分量子回路(VQC)に注目している。
VQCは量子回路をマージするハイブリッドアルゴリズムであり、パラメータによって調整できる。
これらの回路は、効果的な学習のために数量子ビットしか必要としない。
近年の研究では、強化学習にVQCを適用する新しい方法が提示されており、さらなる探索を保証できる有望な結果を示している。
本研究では,データ再ロード,インプットスケーリング,アウトプットスケーリングといった様々な手法の効果について検討し,量子近位法最適化アルゴリズムのアクタ-VQCにおいて指数的学習率減衰を導入する。
我々は,これらの手法を,人気のある凍結湖とキャットポールの環境において評価する。
我々の焦点は、効率を損なうことなく、VQC内のパラメータ数を削減できることにあります。
以上の結果から,データ再アップロードと指数的学習率の低下により,ハイパーパラメータ安定性と全体的な性能が著しく向上することが示唆された。
入力スケーリングはパラメータ効率を向上しないが、出力スケーリングはグレディネスを効果的に管理し、学習速度と堅牢性を高める。
関連論文リスト
- NN-AE-VQE: Neural network parameter prediction on autoencoded variational quantum eigensolvers [1.7400502482492273]
近年、量子コンピューティングの分野は大幅に成熟している。
NN-AE-VQEというニューラルネットワークを用いた自動符号化VQEを提案する。
我々はこれらの手法を、化学的精度を達成するために、$H$分子上で実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-23T23:09:22Z) - Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。
この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。
我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z) - Bayesian Parameterized Quantum Circuit Optimization (BPQCO): A task and hardware-dependent approach [49.89480853499917]
変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化と機械学習問題を解決するための有望な量子代替手段として登場した。
本稿では,回路設計が2つの分類問題に対して得られる性能に与える影響を実験的に示す。
また、実量子コンピュータのシミュレーションにおいて、ノイズの存在下で得られた回路の劣化について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T11:00:12Z) - Near-Term Distributed Quantum Computation using Mean-Field Corrections
and Auxiliary Qubits [77.04894470683776]
本稿では,限られた情報伝達と保守的絡み合い生成を含む短期分散量子コンピューティングを提案する。
我々はこれらの概念に基づいて、変分量子アルゴリズムの断片化事前学習のための近似回路切断手法を作成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-11T18:00:00Z) - Learning To Optimize Quantum Neural Network Without Gradients [3.9848482919377006]
本稿では,量子回路のパラメータを出力するために,Emphmeta-Optimizerネットワークをトレーニングする新しいメタ最適化アルゴリズムを提案する。
我々は,従来の勾配に基づくアルゴリズムよりも回路評価が少ない場合に,より高品質な最小値が得られることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T01:09:12Z) - Quantum Imitation Learning [74.15588381240795]
本稿では、量子優位性を利用してILを高速化する量子模倣学習(QIL)を提案する。
量子行動クローニング(Q-BC)と量子生成逆模倣学習(Q-GAIL)という2つのQILアルゴリズムを開発した。
実験結果から,Q-BCとQ-GAILの両者が,従来のものと同等の性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T12:47:35Z) - Error mitigation in variational quantum eigensolvers using tailored
probabilistic machine learning [5.630204194930539]
本稿では,量子計算におけるノイズを軽減するために,ガウス過程回帰(GPR)をアクティブラーニングフレームワーク内に導入する新しい手法を提案する。
我々は,IBMのオープンソース量子コンピューティングフレームワークであるQiskitを用いて,2サイトアンダーソン不純物モデルと8サイトハイゼンベルクモデルに対する提案手法の有効性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-16T22:29:43Z) - Variational Quantum Optimization with Multi-Basis Encodings [62.72309460291971]
マルチバスグラフ複雑性と非線形活性化関数の2つの革新の恩恵を受ける新しい変分量子アルゴリズムを導入する。
その結果,最適化性能が向上し,有効景観が2つ向上し,測定の進歩が減少した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T20:16:02Z) - Gradient-free quantum optimization on NISQ devices [0.0]
重み依存学習の最近の進歩を考察し、適切な回路アーキテクチャとパラメータチューニングのトレードオフに対処する戦略を提案する。
遺伝的競合を介して回路を評価するNEATに基づくアルゴリズムの使用を検討し、パラメータ数を超えることにより問題を回避します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-23T10:24:54Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z) - Layerwise learning for quantum neural networks [7.2237324920669055]
パラメタライズド量子回路のレイヤワイズ学習戦略を示す。
回路深さは最適化中に漸進的に増加し、各トレーニングステップでパラメータのサブセットのみが更新される。
本研究では,手書き文字による画像分類タスクに対するアプローチを実証し,階層的学習が平均で8%低い一般化誤差を達成したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T10:44:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。