Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Introduction to Quantum Reinforcement Learning (QRL)

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。

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