論文の概要: Reinforcement learning-based architecture search for quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02717v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 19:00:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 23:08:11.227510
• Title: Reinforcement learning-based architecture search for quantum machine learning
• Title（参考訳）: 強化学習に基づく量子機械学習のためのアーキテクチャ探索
• Authors: Frederic Rapp, David A. Kreplin, Marco Roth,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングによって提供される大きなヒルベルト空間をデータ符号化に利用し、典型的にはパラメータ化量子回路(PQC)によって実現される。 そこで本研究では,強化学習アルゴリズム MuZero を用いて,QML の性能向上のための問題固有の PQC を生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning (QML) leverages the large Hilbert space provided by quantum computing for data encoding, typically realized by parameterized quantum circuits (PQCs). While classical machine learning deals extensively with problem-specific model design, QML models mainly use hardwareefficient and heuristic circuit designs for PQCs. This work presents a novel approach employing the reinforcement learning algorithm MuZero to generate problem-specific PQCs to improve the QML performance. Diverging from previous search algorithms, we adopt a layered circuit design to significantly reduce the search space. Furthermore, we utilize cross-validation scoring to train the reinforcement learning algorithm, rewarding the discovery of high-performing circuits. In benchmarks we compare our tailored circuits with reference circuits from the literature, randomly generated circuits, and circuits generated by genetic algorithms. Our findings underscore the efficacy of problem-tailored encoding circuits in enhancing QML model performance.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングによって提供される大きなヒルベルト空間をデータ符号化に利用し、典型的にはパラメータ化量子回路(PQC)によって実現される。 古典的な機械学習は問題固有のモデル設計を幅広く扱うが、QMLモデルはハードウェア効率とヒューリスティック回路設計を主に用いている。 そこで本研究では,強化学習アルゴリズム MuZero を用いて,QML の性能向上のための問題固有の PQC を生成する手法を提案する。 従来の探索アルゴリズムから切り離して,探索空間を大幅に削減する階層回路設計を採用する。 さらに、クロスバリデーションスコアを用いて強化学習アルゴリズムを訓練し、高性能回路の発見に報いる。 ベンチマークでは、適合回路と文献の参照回路、ランダムに生成された回路、遺伝的アルゴリズムによって生成された回路を比較した。 本研究はQMLモデルの性能向上における問題調整符号化回路の有効性を実証するものである。

関連論文リスト

• 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)
• Qubit-Wise Architecture Search Method for Variational Quantum Circuits [11.790545710021593]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T07:08:57Z)
• Curriculum reinforcement learning for quantum architecture search under hardware errors [1.583327010995414]
  本研究は、VQAデプロイメントにおける課題に対処するために設計されたカリキュラムベースの強化学習QAS(CRLQAS)を導入する。 このアルゴリズムは、(i)環境力学の3Dアーキテクチャを符号化し、回路の探索空間を効率的に探索する。 研究を容易にするため,雑音量子回路の計算効率を大幅に向上させる最適化シミュレータを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T20:33:00Z)
• Quantum Architecture Search with Unsupervised Representation Learning [24.698519892763283]
  教師なし表現学習は量子アーキテクチャ探索(QAS)を前進させる新しい機会を提供する QASは変分量子アルゴリズム(VQA)のための量子回路を最適化するように設計されている
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T19:53:17Z)
• QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
  我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。 有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。 本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-14T08:03:20Z)
• Automated Quantum Circuit Design with Nested Monte Carlo Tree Search [3.2828784290497848]
  変分法に基づく量子アルゴリズムは、量子解を構成する最も有望な方法の1つである。 適応性と単純さにもかかわらず、スケーラビリティと適切なAnsの選択は依然として重要な課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T00:30:01Z)
• Optimizing Tensor Network Contraction Using Reinforcement Learning [86.05566365115729]
  本稿では,グラフニューラルネットワーク(GNN)と組み合わせた強化学習(RL)手法を提案する。 この問題は、巨大な検索スペース、重い尾の報酬分布、そして困難なクレジット割り当てのために非常に難しい。 GNNを基本方針として利用するRLエージェントが,これらの課題にどのように対処できるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T21:45:13Z)
• Quantum circuit debugging and sensitivity analysis via local inversions [62.997667081978825]
  本稿では,回路に最も影響を及ぼす量子回路の断面をピンポイントする手法を提案する。 我々は,IBM量子マシン上に実装されたアルゴリズム回路の例に応用して,提案手法の実用性と有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-12T19:39:31Z)
• Quantum Architecture Search via Continual Reinforcement Learning [0.0]
  本稿では,量子回路アーキテクチャを構築するための機械学習手法を提案する。 本稿では、この回路設計課題に取り組むために、ディープラーニング(PPR-DQL)フレームワークを用いた確率的ポリシー再利用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T19:07:56Z)
• Model-Based Deep Learning [155.063817656602]
  信号処理、通信、制御は伝統的に古典的な統計モデリング技術に依存している。 ディープニューラルネットワーク(DNN)は、データから操作を学ぶ汎用アーキテクチャを使用し、優れたパフォーマンスを示す。 私たちは、原理数学モデルとデータ駆動システムを組み合わせて両方のアプローチの利点を享受するハイブリッド技術に興味があります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-15T16:29:49Z)
• Space-efficient binary optimization for variational computing [68.8204255655161]
  本研究では,トラベリングセールスマン問題に必要なキュービット数を大幅に削減できることを示す。 また、量子ビット効率と回路深さ効率のモデルを円滑に補間する符号化方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T18:17:27Z)

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。