論文の概要: Quantum Policy Gradient in Reproducing Kernel Hilbert Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06650v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 01:34:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:03.958469
• Title: Quantum Policy Gradient in Reproducing Kernel Hilbert Space
• Title（参考訳）: カーネルヒルベルト空間再生における量子政策のグラディエント
• Authors: David M. Bossens, Kishor Bharti, Jayne Thompson,
• Abstract要約: パラメトリッド量子回路は、機械学習のための表現力とデータ効率の表現を提供する。 量子カーネルにおける量子回路の表現は量子教師あり学習において広く研究されている。 本稿では、量子環境における量子カーネルポリシーを用いたパラメトリックおよび非パラメトリックポリシー勾配とアクタークリティカルアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8916312075738273
• License:
• Abstract: Parametrised quantum circuits offer expressive and data-efficient representations for machine learning. Due to quantum states residing in a high-dimensional complex Hilbert space, parametrised quantum circuits have a natural interpretation in terms of kernel methods. The representation of quantum circuits in terms of quantum kernels has been studied widely in quantum supervised learning, but has been overlooked in the context of quantum reinforcement learning. This paper proposes parametric and non-parametric policy gradient and actor-critic algorithms with quantum kernel policies in quantum environments. This approach, implemented with both numerical and analytical quantum policy gradient techniques, allows exploiting the many advantages of kernel methods, including available analytic forms for the gradient of the policy and tunable expressiveness. The proposed approach is suitable for vector-valued action spaces and each of the formulations demonstrates a quadratic reduction in query complexity compared to their classical counterparts. Two actor-critic algorithms, one based on stochastic policy gradient and one based on deterministic policy gradient (comparable to the popular DDPG algorithm), demonstrate additional query complexity reductions compared to quantum policy gradient algorithms under favourable conditions.
• Abstract（参考訳）: パラメトリッド量子回路は、機械学習のための表現力とデータ効率の表現を提供する。 高次元複素ヒルベルト空間にある量子状態のため、パラメトリッド量子回路は核法の観点から自然な解釈を持つ。 量子カーネルにおける量子回路の表現は量子教師あり学習において広く研究されてきたが、量子強化学習の文脈では見過ごされてきた。 本稿では、量子環境における量子カーネルポリシーを用いたパラメトリックおよび非パラメトリックポリシー勾配とアクタークリティカルアルゴリズムを提案する。 このアプローチは、数値的および解析的量子ポリシー勾配法の両方で実装され、ポリシーの勾配と調整可能な表現性のための分析形式を含む、カーネル手法の多くの利点を利用することができる。 提案手法はベクトル値の作用空間に適しており,各定式化は古典的手法と比較してクエリの複雑性を2次的に減少させることを示す。 確率的ポリシー勾配に基づく2つのアクター批判アルゴリズムと、決定論的ポリシー勾配に基づく1つのアルゴリズム(DDPGアルゴリズムに匹敵する)は、好ましい条件下での量子ポリシー勾配アルゴリズムと比較して、さらなるクエリ複雑性の低減を示す。

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