論文の概要: An Introduction to Quantum Reinforcement Learning (QRL)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05846v1
- Date: Mon, 9 Sep 2024 17:45:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-10 13:36:22.897452
- Title: An Introduction to Quantum Reinforcement Learning (QRL)
- Title(参考訳): 量子強化学習(QRL)入門
- Authors: Samuel Yen-Chi Chen,
- Abstract要約: 量子強化学習(QRL)は、量子コンピューティングの原理を取り入れたRLアルゴリズムの強化を目指している。
本稿では、このエキサイティングな領域を、幅広いAIと機械学習コミュニティに紹介する。
- 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: Recent advancements in quantum computing (QC) and machine learning (ML) have sparked considerable interest in the integration of these two cutting-edge fields. Among the various ML techniques, reinforcement learning (RL) stands out for its ability to address complex sequential decision-making problems. RL has already demonstrated substantial success in the classical ML community. Now, the emerging field of Quantum Reinforcement Learning (QRL) seeks to enhance RL algorithms by incorporating principles from quantum computing. This paper offers an introduction to this exciting area for the broader AI and ML community.
- Abstract(参考訳): 量子コンピューティング(QC)と機械学習(ML)の最近の進歩は、これら2つの最先端フィールドの統合に大きな関心を惹き付けている。
各種ML技術の中で、強化学習(RL)は複雑なシーケンシャルな意思決定問題に対処する能力で際立っている。
RLはすでに、古典的なMLコミュニティでかなりの成功を収めている。
現在、QRL(Quantum Reinforcement Learning)の新興分野は、量子コンピューティングの原理を取り入れたRLアルゴリズムの強化を目指している。
本稿では、より広範なAIとMLコミュニティのために、このエキサイティングな領域を紹介します。
関連論文リスト
- Quantum Machine Learning: A Hands-on Tutorial for Machine Learning Practitioners and Researchers [51.03113410951073]
このチュートリアルでは、AIのバックグラウンドを持つ読者を量子機械学習(QML)に紹介する。
自己整合性については、基本原理、代表的QMLアルゴリズム、潜在的な応用、トレーニング容易性、一般化、計算複雑性といった重要な側面を取り上げる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-03T08:33:44Z) - Quantum framework for Reinforcement Learning: integrating Markov Decision Process, quantum arithmetic, and trajectory search [0.6062751776009752]
本稿では、強化学習(RL)タスクに対処する量子フレームワークを提案する。
量子の概念と量子探索アルゴリズムを用いることで、この研究は量子領域内でのエージェント-環境相互作用の実装と最適化を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-24T06:28:34Z) - Quantum Machine Learning: An Interplay Between Quantum Computing and Machine Learning [54.80832749095356]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの原理と従来の機械学習を組み合わせた急速に成長する分野である。
本稿では,変分量子回路を用いてQMLアーキテクチャを開発する機械学習パラダイムの量子コンピューティングについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-14T12:27:50Z) - Quantum Multi-Agent Reinforcement Learning for Aerial Ad-hoc Networks [0.19791587637442667]
本稿では,航空通信のユースケースを提示し,それを解くためのハイブリッド量子古典型MLアルゴリズムを提案する。
その結果,古典的アルゴリズムに匹敵する量子化解の性能はわずかに向上した。
これらの有望な結果は、産業関連複雑なユースケースに対するQMARLの可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-26T15:57:06Z) - Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。
どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。
量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T09:32:07Z) - Challenges for Reinforcement Learning in Quantum Circuit Design [8.894627352356302]
ハイブリッド量子機械学習(QML)は、機械学習(ML)を改善するためのQCの応用と、QCアーキテクチャを改善するためのMLの両方を含む。
我々はマルコフ決定過程として定式化された具体的なフレームワークであるqcd-gymを提案し、連続パラメータ化された量子ゲートの普遍的なセットを制御することができる学習ポリシーを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T16:41:30Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T11:57:15Z) - Asynchronous training of quantum reinforcement learning [0.8702432681310399]
変分量子回路(VQC)による量子RLエージェント構築の先導的手法
本稿では,QRLエージェントを非同期トレーニングすることで,この問題に対処する。
検討したタスクにおいて,QRLエージェントの非同期トレーニングが性能に匹敵するか,優れているかを数値シミュレーションで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-12T15:54:44Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-04T23:37:45Z) - Quantum deep recurrent reinforcement learning [0.8702432681310399]
強化学習(Reinforcement Learning、RL)は、複雑なシーケンシャルな意思決定問題を解決するために使用できる機械学習(ML)パラダイムの1つである。
QRLエージェントのコアとなるために、量子長短期メモリ(QLSTM)を構築し、Q$-learningでモデル全体をトレーニングします。
QLSTM-DRQNは従来のDRQNよりも安定で平均スコアの高いCart-Poleのような標準ベンチマークを解くことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-26T17:29:19Z) - Recent Advances for Quantum Neural Networks in Generative Learning [98.88205308106778]
量子生成学習モデル(QGLM)は、古典的な学習モデルを上回る可能性がある。
機械学習の観点からQGLMの現状を概観する。
従来の機械学習タスクと量子物理学の両方におけるQGLMの潜在的な応用について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T07:32:57Z)
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。