論文の概要: Parameter Generation of Quantum Approximate Optimization Algorithm with Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12242v2
• Date: Thu, 18 Jul 2024 16:19:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-19 13:41:46.939903
• Title: Parameter Generation of Quantum Approximate Optimization Algorithm with Diffusion Model
• Title（参考訳）: 拡散モデルを用いた量子近似最適化アルゴリズムのパラメータ生成
• Authors: Fanxu Meng, Xiangzhen Zhou,
• Abstract要約: 量子コンピューティングは確率最適化の分野に革命をもたらす可能性がある。 本稿では,ハイブリッド量子古典アルゴリズムであるQuantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)を提案する。 拡散モデルでは, 高い性能パラメータの分布を学習し, 最適パラメータに近い新しいパラメータを合成できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6959187484738902
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quantum computing presents a compelling prospect for revolutionizing the field of combinatorial optimization, in virtue of the unique attributes of quantum mechanics such as superposition and entanglement. The Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA), which is a variational hybrid quantum-classical algorithm, stands out as leading proposals to efficiently solve the Max-Cut problem, a representative example of combinatorial optimization. However, its promised advantages strongly rely on parameters initialization strategy, a critical aspect due to the non-convex and complex optimization landscapes characterized by low-quality local minima issues. Therefore, in this work, we formulate the problem of finding good initial parameters as a generative task in which the generative machine learning model, specifically the denoising diffusion probabilistic model (DDPM), is trained to generate high-performing initial parameters for QAOA. The diffusion model is capable of learning the distribution of high-performing parameters and then synthesizing new parameters closer to optimal ones. Experiments with various sized Max-Cut problem instances demonstrate that our diffusion process consistently enhances QAOA effectiveness compared to random parameters initialization. Moreover, our framework indicates the capacity of training on small, classically simulatable problem instances, aiming at extrapolating to larger instances to reduce quantum computational resource overhead.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、重ね合わせや絡み合いのような量子力学のユニークな特性により、組合せ最適化の分野に革命をもたらす可能性を示している。 変分型ハイブリッド量子古典アルゴリズムである量子近似最適化アルゴリズム(QAOA)は、組合せ最適化の代表的な例であるMax-Cut問題を効率的に解くための主要な提案である。 しかし、その約束された利点はパラメータの初期化戦略に強く依存しており、これは低品質の局所ミニマ問題によって特徴づけられる非凸および複雑な最適化の展望による重要な側面である。 そこで,本研究では,生成機械学習モデル,特に認知拡散確率モデル(DDPM)を訓練し,QAOAの初期パラメータを高い性能で生成する生成タスクとして,優れた初期パラメータを求める問題を定式化する。 拡散モデルは、高性能パラメータの分布を学習し、次に最適なパラメータに近い新しいパラメータを合成することができる。 種々のMax-Cut問題インスタンスを用いた実験により,我々の拡散過程はランダムパラメータの初期化と比較してQAOAの有効性を一貫して向上することを示した。 さらに,本フレームワークは,大規模インスタンスへの外挿による量子計算資源のオーバーヘッド低減を目的とした,小型で古典的にシミュラブルな問題インスタンスのトレーニング能力を示す。

関連論文リスト

• Accelerated zero-order SGD under high-order smoothness and overparameterized regime [79.85163929026146]
  凸最適化問題を解くための新しい勾配のないアルゴリズムを提案する。 このような問題は医学、物理学、機械学習で発生する。 両種類の雑音下で提案アルゴリズムの収束保証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T10:26:17Z)
• Scaling Exponents Across Parameterizations and Optimizers [94.54718325264218]
  本稿では,先行研究における重要な仮定を考察し,パラメータ化の新たな視点を提案する。 私たちの経験的調査には、3つの組み合わせでトレーニングされた数万のモデルが含まれています。 最高の学習率のスケーリング基準は、以前の作業の仮定から除外されることがよくあります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-08T12:32:51Z)
• Efficient and Robust Parameter Optimization of the Unitary Coupled-Cluster Ansatz [4.607081302947026]
  本稿では、量子コンピュータ上でのユニタリ結合クラスタ・アンサッツのパラメータ最適化のために、近似パラボラ(SOAP)を用いた逐次最適化を提案する。 分子システムに関する数値的なベンチマークでは、SOAPはより高速な収束とノイズに対する堅牢性を達成することが示されている。 SOAPは、2量子ビットモデルシステムを用いた超伝導量子コンピュータの実験によりさらに検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-10T03:30:39Z)
• Hybrid GRU-CNN Bilinear Parameters Initialization for Quantum Approximate Optimization Algorithm [7.502733639318316]
  本稿では, Gated Recurrent Units (GRU), Conal Neural Networks (CNN), and a bilinear strategy as an innovative alternative to conventional approximation for predicting optimal parameters of QAOA circuits。 我々は、GRU-CNN最適化から得られた参照パラメータを用いて、より深い深さでQAOA回路パラメータに初期化するための双線形戦略を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-14T03:00:39Z)
• Probabilistic tensor optimization of quantum circuits for the max-$k$-cut problem [0.0]
  本稿では,変分量子アルゴリズムにおけるパラメータ化回路の最適化手法を提案する。 本稿では,量子近似最適化アルゴリズム (QAOA) を最大$k$-cut問題に適用した例について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T12:56:22Z)
• Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
  条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。 本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z)
• Benchmarking Metaheuristic-Integrated QAOA against Quantum Annealing [0.0]
  この研究は、異なる問題領域にわたる量子アニーリングとメタヒューリスティック統合QAOAの長所と短所に関する洞察を提供する。 その結果,ハイブリッド手法は古典的最適化手法を利用してQAOAの解品質と収束速度を向上させることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T18:55:22Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• Stochastic Marginal Likelihood Gradients using Neural Tangent Kernels [78.6096486885658]
  線形化されたラプラス近似に下界を導入する。 これらの境界は漸進的な最適化が可能であり、推定精度と計算複雑性とのトレードオフを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T19:02:57Z)
• Optimization of Annealed Importance Sampling Hyperparameters [77.34726150561087]
  Annealed Importance Smpling (AIS) は、深層生成モデルの難易度を推定するために使われる一般的なアルゴリズムである。 本稿では、フレキシブルな中間分布を持つパラメータAISプロセスを提案し、サンプリングに少ないステップを使用するようにブリッジング分布を最適化する。 我々は, 最適化AISの性能評価を行い, 深部生成モデルの限界推定を行い, 他の推定値と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T07:58:25Z)
• Sparse high-dimensional linear regression with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [62.997667081978825]
  疎高次元線形回帰に対する計算効率が高く強力なベイズ的手法を提案する。 パラメータに関する最小の事前仮定は、プラグイン経験的ベイズ推定(英語版)を用いて用いられる。 提案手法はRパッケージプローブに実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T19:15:50Z)
• Meta-Learning Digitized-Counterdiabatic Quantum Optimization [3.0638256603183054]
  本稿では,リカレントニューラルネットワークを用いたメタラーニング手法を用いて,変分最適化に適した初期パラメータを求める問題に取り組む。 我々は、最近提案されたディジタル化対数量子近似アルゴリズム(DC-QAOA)を用いて、この手法について検討する。 メタラーニングとDC-QAOAを組み合わせることで、MaxCut問題やSherrington-Kirkpatrickモデルなど、異なるモデルに対する最適な初期パラメータを見つけることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-20T18:57:50Z)
• Parameters Fixing Strategy for Quantum Approximate Optimization Algorithm [0.0]
  そこで本稿では,QAOAをパラメータとして初期化することで,回路深度が大きければ平均で高い近似比を与える手法を提案する。 我々は3つの正則グラフやエルド・オス=ルネニグラフのようなグラフのある種のクラスにおけるマックスカット問題に対する我々の戦略をテストする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T15:44:16Z)
• Regularized Nonlinear Regression for Simultaneously Selecting and Estimating Key Model Parameters [1.6122433144430324]
  システム同定では、限られた観測値を用いてモデルのパラメータを推定すると、識別性が低下する。 感度パラメータをキーモデルパラメータとして同時に選択および推定し、残りのパラメータを典型的な値の集合に固定する新しい方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-23T06:17:57Z)
• A Population-based Hybrid Approach to Hyperparameter Optimization for Neural Networks [0.0]
  HBRKGAは、Biased Random Key Genetic AlgorithmとRandom Walk技術を組み合わせて、ハイパーパラメータ空間を効率的に探索するハイブリッドアプローチである。 その結果、HBRKGAは8つのデータセットのうち6つにおいて、ベースライン法よりも優れたハイパーパラメータ構成を見つけることができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-22T17:12:31Z)
• Adaptive pruning-based optimization of parameterized quantum circuits [62.997667081978825]
  Variisyハイブリッド量子古典アルゴリズムは、ノイズ中間量子デバイスの使用を最大化する強力なツールである。 我々は、変分量子アルゴリズムで使用されるそのようなアンサーゼを「効率的な回路訓練」(PECT)と呼ぶ戦略を提案する。 すべてのアンサッツパラメータを一度に最適化する代わりに、PECTは一連の変分アルゴリズムを起動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-01T18:14:11Z)
• Bayesian Sparse learning with preconditioned stochastic gradient MCMC and its applications [5.660384137948734]
  提案アルゴリズムは, 温和な条件下で, 制御可能なバイアスで正しい分布に収束する。 提案アルゴリズムは, 温和な条件下で, 制御可能なバイアスで正しい分布に収束可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T20:57:20Z)
• Automatically Learning Compact Quality-aware Surrogates for Optimization Problems [55.94450542785096]
  未知パラメータで最適化問題を解くには、未知パラメータの値を予測し、これらの値を用いて問題を解くための予測モデルを学ぶ必要がある。 最近の研究によると、複雑なトレーニングモデルパイプラインのレイヤーとして最適化の問題を含めると、観測されていない意思決定の繰り返しを予測することになる。 我々は,大規模最適化問題の低次元サロゲートモデルを学習することにより,解の質を向上させることができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T19:11:54Z)
• Cross Entropy Hyperparameter Optimization for Constrained Problem Hamiltonians Applied to QAOA [68.11912614360878]
  QAOA(Quantum Approximate Optimization Algorithm)のようなハイブリッド量子古典アルゴリズムは、短期量子コンピュータを実用的に活用するための最も奨励的なアプローチの1つである。 このようなアルゴリズムは通常変分形式で実装され、古典的な最適化法と量子機械を組み合わせて最適化問題の優れた解を求める。 本研究では,クロスエントロピー法を用いてランドスケープを形作り,古典的パラメータがより容易により良いパラメータを発見でき,その結果,性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-11T13:52:41Z)

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。