Fugu-MT 論文翻訳(概要): Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning in Latent Observation Spaces

論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning in Latent Observation Spaces

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18284v1
Date: Wed, 23 Oct 2024 21:19:38 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-25 12:49:43.244800
Title: Hybrid Quantum-Classical Reinforcement Learning in Latent Observation Spaces
Title（参考訳）: 潜在観測空間におけるハイブリッド量子古典的強化学習
Authors: Dániel T. R. Nagy, Csaba Czabán, Bence Bakó, Péter Hága, Zsófia Kallus, Zoltán Zimborás,
Abstract要約: 量子機械学習の最近の進歩は、古典的な制御問題に取り組むために量子法を使うことに関心を喚起している。本稿では,古典的オートエンコーダと量子エージェントを併用して,この次元課題を解決することを提案する。遅延空間学習法の性能解析のために, 一連の数値実験を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36944296923226316
License:
Abstract: Recent progress in quantum machine learning has sparked interest in using quantum methods to tackle classical control problems via quantum reinforcement learning. However, the classical reinforcement learning environments often scale to high dimensional problem spaces, which represents a challenge for the limited and costly resources available for quantum agent implementations. We propose to solve this dimensionality challenge by a classical autoencoder and a quantum agent together, where a compressed representation of observations is jointly learned in a hybrid training loop. The latent representation of such an autoencoder will serve as a tailored observation space best suited for both the control problem and the QPU architecture, aligning with the agent's requirements. A series of numerical experiments are designed for a performance analysis of the latent-space learning method. Results are presented for different control problems and for both photonic (continuous-variable) and qubit-based agents, to show how the QNN learning process is improved by the joint training.
Abstract（参考訳）: 量子機械学習の最近の進歩は、量子強化学習を通じて古典的な制御問題に取り組むために量子法を使うことへの関心を喚起している。しかし、古典的な強化学習環境は高次元問題空間に拡張されることが多く、量子エージェントの実装で利用可能な限られた費用のかかるリソースにとっての課題である。本稿では,古典的オートエンコーダと量子エージェントを併用して,ハイブリッドトレーニングループで観測結果の圧縮表現を共同学習する手法を提案する。このようなオートエンコーダの潜在表現は、制御問題とQPUアーキテクチャの両方に最適な調整された観測空間として機能し、エージェントの要求に合致する。遅延空間学習法の性能解析のために, 一連の数値実験を設計する。その結果, 協調学習によってQNN学習プロセスがどのように改善されているかを示すために, 異なる制御問題と, フォトニック(連続変数)とクビットベースエージェントの両方について検討した。

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