論文の概要: Untrained Filtering with Trained Focusing for Superior Quantum Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23560v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 07:50:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:04:13.583822
• Title: Untrained Filtering with Trained Focusing for Superior Quantum Architecture Search
• Title（参考訳）: 量子アーキテクチャ探索のための訓練焦点付き非訓練フィルタ
• Authors: Lian-Hui Yu, Xiao-Yu Li, Geng Chen, Qin-Sheng Zhu, Hui Li, Guo-Wu Yang,
• Abstract要約: 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子機械学習における根本的な課題である。 探索過程を粗大かつきめ細かい知識学習の動的交互フェーズに分解する。 QUEST-Aは,多段階の知識伝達を促進するために,知識蓄積と再利用を伴う進化的メカニズムを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.288836269941207
• License:
• Abstract: Quantum architecture search (QAS) represents a fundamental challenge in quantum machine learning. Unlike previous methods that treat it as a static search process, from a perspective on QAS as an item retrieval task in vast search space, we decompose the search process into dynamic alternating phases of coarse and fine-grained knowledge learning. We propose quantum untrained-explored synergistic trained architecture (QUEST-A),a framework through coarse-grained untrained filtering for rapid search space reduction and fine-grained trained focusing for precise space refinement in progressive QAS. QUEST-A develops an evolutionary mechanism with knowledge accumulation and reuse to enhance multi-level knowledge transfer in architecture searching. Experiments demonstrate QUEST-A's superiority over existing methods: enhancing model expressivity in signal representation, maintaining high performance across varying complexities in image classification, and achieving order-of-magnitude precision improvements in variational quantum eigensolver tasks, providing a transferable methodology for QAS.
• Abstract（参考訳）: 量子アーキテクチャサーチ(QAS)は、量子機械学習における根本的な課題である。 従来の静的検索プロセスとして扱う方法とは違い,QASを項目検索タスクとして扱う場合には,探索プロセスを粗大かつきめ細かな知識学習の動的交互化フェーズに分解する。 量子非トレーニング探索型相乗的学習アーキテクチャ(QUEST-A)を提案する。 QUEST-Aは、アーキテクチャ探索における多段階の知識伝達を強化するために、知識蓄積と再利用を伴う進化的メカニズムを開発する。 実験では、QUEST-Aが既存の方法よりも優れていることを示す: 信号表現におけるモデル表現性の向上、画像分類における様々な複雑さにわたるハイパフォーマンスの維持、変分量子固有解法タスクのオーダー・オブ・マグニチュード精度の向上、QASの転送可能な方法論を提供する。

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