論文の概要: Quantum Curriculum Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02419v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 07:07:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:28:57.643582
• Title: Quantum Curriculum Learning
• Title（参考訳）: 量子カリキュラム学習
• Authors: Quoc Hoan Tran, Yasuhiro Endo, Hirotaka Oshima,
• Abstract要約: 本稿では,量子データのための量子カリキュラム学習(Q-CurL)というフレームワークを提案する。 Q-CurLは、より難しいタスクに進む前に、学習モデルに単純なタスクやデータを導入します。 実証的な証拠は、Q-CurLが一元学習の訓練収束と一般化を著しく促進することを示している。
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• License:
• Abstract: Quantum machine learning (QML) requires significant quantum resources to address practical real-world problems. When the underlying quantum information exhibits hierarchical structures in the data, limitations persist in training complexity and generalization. Research should prioritize both the efficient design of quantum architectures and the development of learning strategies to optimize resource usage. We propose a framework called quantum curriculum learning (Q-CurL) for quantum data, where the curriculum introduces simpler tasks or data to the learning model before progressing to more challenging ones. Q-CurL exhibits robustness to noise and data limitations, which is particularly relevant for current and near-term noisy intermediate-scale quantum devices. We achieve this through a curriculum design based on quantum data density ratios and a dynamic learning schedule that prioritizes the most informative quantum data. Empirical evidence shows that Q-CurL significantly enhances training convergence and generalization for unitary learning and improves the robustness of quantum phase recognition tasks. Q-CurL is effective with broad physical learning applications in condensed matter physics and quantum chemistry.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習(QML)は、現実の現実の問題に対処するために重要な量子リソースを必要とする。 基礎となる量子情報がデータの階層構造を示すとき、訓練の複雑さと一般化の限界は持続する。 研究は、量子アーキテクチャの効率的な設計と、リソース使用を最適化するための学習戦略の開発の両方を優先すべきである。 本稿では,量子データのための量子カリキュラム学習(Q-CurL)というフレームワークを提案する。 Q-CurLはノイズやデータ制限に対する堅牢性を示しており、特に現在および短期的な雑音を伴う中間量子デバイスに関係している。 我々は、量子データ密度比に基づくカリキュラム設計と、最も情報に富む量子データを優先順位付けする動的学習スケジュールによってこれを達成している。 実証的な証拠は、Q-CurLが一元学習の訓練収束と一般化を著しく促進し、量子位相認識タスクの堅牢性を向上させることを示している。 Q-CurLは、凝縮物質物理学や量子化学における幅広い物理学習応用に有効である。

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