論文の概要: Differentiable Quantum Architecture Search in Asynchronous Quantum Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18202v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 17:11:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 13:19:20.744195
- Title: Differentiable Quantum Architecture Search in Asynchronous Quantum Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 非同期量子強化学習における微分可能な量子アーキテクチャ探索
- Authors: Samuel Yen-Chi Chen,
- Abstract要約: トレーニング可能な回路パラメータと構造重み付けを可能にするために、微分可能な量子アーキテクチャ探索(DiffQAS)を提案する。
提案したDiffQAS-QRL手法は,手作業による回路アーキテクチャに匹敵する性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6881738506505988
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of quantum reinforcement learning (QRL) is propelled by advancements in quantum computing (QC) and machine learning (ML), particularly through quantum neural networks (QNN) built on variational quantum circuits (VQC). These advancements have proven successful in addressing sequential decision-making tasks. However, constructing effective QRL models demands significant expertise due to challenges in designing quantum circuit architectures, including data encoding and parameterized circuits, which profoundly influence model performance. In this paper, we propose addressing this challenge with differentiable quantum architecture search (DiffQAS), enabling trainable circuit parameters and structure weights using gradient-based optimization. Furthermore, we enhance training efficiency through asynchronous reinforcement learning (RL) methods facilitating parallel training. Through numerical simulations, we demonstrate that our proposed DiffQAS-QRL approach achieves performance comparable to manually-crafted circuit architectures across considered environments, showcasing stability across diverse scenarios. This methodology offers a pathway for designing QRL models without extensive quantum knowledge, ensuring robust performance and fostering broader application of QRL.
- Abstract（参考訳）: 量子強化学習(QRL)の出現は、量子コンピューティング(QC)と機械学習(ML)の進歩、特に変分量子回路(VQC)上に構築された量子ニューラルネットワーク(QNN)によって促進される。
これらの進歩は、シーケンシャルな意思決定タスクに対処することに成功している。
しかし、効果的なQRLモデルの構築には、データエンコーディングやパラメータ化回路など、量子回路アーキテクチャを設計する上での課題から、重要な専門知識が必要である。
本稿では,微分可能な量子アーキテクチャ探索(DiffQAS)によるこの問題に対処し,勾配に基づく最適化によるトレーニング可能な回路パラメータと構造重み付けを実現することを提案する。
さらに,並列学習を容易にする非同期強化学習(RL)手法により,学習効率を向上させる。
DiffQAS-QRL法は,提案手法を用いて,検討対象の環境にまたがる手作業による回路アーキテクチャに匹敵する性能を実現し,様々なシナリオにおける安定性を示す。
この手法は、広範な量子知識を必要とせずにQRLモデルを設計し、堅牢な性能を確保し、より広範なQRLの応用を促進するための経路を提供する。
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