Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bee-yond the Plateau: Training QNNs with Swarm Algorithms

論文の概要: Bee-yond the Plateau: Training QNNs with Swarm Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08836v1
Date: Fri, 16 Aug 2024 16:39:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 14:53:53.769411
Title: Bee-yond the Plateau: Training QNNs with Swarm Algorithms
Title（参考訳）: Bee-yond the Plateau: SwarmアルゴリズムによるQNNのトレーニング
Authors: Rubén Darío Guerrero,
Abstract要約: この研究は、ビーズ最適化アルゴリズム(BOA)を統合するという革新的なアプローチを導入し、不毛の高原を克服する。様々な量子ビット数および回路深さにわたる実験は、Adamアルゴリズムと比較してBOAの優れた性能を示す。本研究では、複雑な量子計算におけるQNNの適用性を高めるBOAの可能性を確認する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the quest to harness the power of quantum computing, training quantum neural networks (QNNs) presents a formidable challenge. This study introduces an innovative approach, integrating the Bees Optimization Algorithm (BOA) to overcome one of the most significant hurdles -- barren plateaus. Our experiments across varying qubit counts and circuit depths demonstrate the BOA's superior performance compared to the Adam algorithm. Notably, BOA achieves faster convergence, higher accuracy, and greater computational efficiency. This study confirms BOA's potential in enhancing the applicability of QNNs in complex quantum computations.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングのパワーを活用するために、量子ニューラルネットワーク(QNN)のトレーニングは、非常に困難な課題を提示します。この研究は、ビーズ最適化アルゴリズム(BOA)を統合するという革新的なアプローチを導入し、不毛の高原を克服する。様々な量子ビット数および回路深さにわたる実験は、Adamアルゴリズムと比較してBOAの優れた性能を示している。特にBOAは、より高速な収束、より高精度な計算効率を実現する。本研究では、複雑な量子計算におけるQNNの適用性を高めるBOAの可能性を確認する。

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