論文の概要: Cutting is All You Need: Execution of Large-Scale Quantum Neural Networks on Limited-Qubit Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04844v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 08:29:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:55:20.173285
- Title: Cutting is All You Need: Execution of Large-Scale Quantum Neural Networks on Limited-Qubit Devices
- Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークの量子ビットデバイス上での大規模実行
- Authors: Alberto Marchisio, Emman Sychiuco, Muhammad Kashif, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 本研究では,HQNNの量子回路切断手法を提案する。
提案手法は、元の回路の精度を保ち、全てのサブ回路における量子パラメータのトレーニングを支援する。
その結果,量子回路切断は,現在の量子ハードウェア上で量子機械学習(QML)を前進させる上で有望な手法であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
- License:
- Abstract: The rapid advancement in Quantum Computing (QC), particularly through Noisy-Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices, has spurred significant interest in Quantum Machine Learning (QML) applications. Despite their potential, fully-quantum QML algorithms remain impractical due to the limitations of current NISQ devices. Hybrid quantum-classical neural networks (HQNNs) have emerged as a viable alternative, leveraging both quantum and classical computations to enhance machine learning capabilities. However, the constrained resources of NISQ devices, particularly the limited number of qubits, pose significant challenges for executing large-scale quantum circuits. This work addresses these current challenges by proposing a novel and practical methodology for quantum circuit cutting of HQNNs, allowing large quantum circuits to be executed on limited-qubit NISQ devices. Our approach not only preserves the accuracy of the original circuits but also supports the training of quantum parameters across all subcircuits, which is crucial for the learning process in HQNNs. We propose a cutting methodology for HQNNs that employs a greedy algorithm for identifying efficient cutting points, and the implementation of trainable subcircuits, all designed to maximize the utility of NISQ devices in HQNNs. The findings suggest that quantum circuit cutting is a promising technique for advancing QML on current quantum hardware, since the cut circuit achieves comparable accuracy and much lower qubit requirements than the original circuit.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング(QC)の急速な進歩、特にノイズ・中間スケール量子(NISQ)デバイスによって、量子機械学習(QML)アプリケーションに大きな関心が寄せられている。
その可能性にもかかわらず、現在のNISQデバイスの制限のため、完全量子QMLアルゴリズムは実用的ではない。
ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQNN)は、量子計算と古典計算の両方を活用して、機械学習能力を向上させる、実行可能な代替手段として登場した。
しかしながら、NISQデバイスの制約されたリソース、特に量子ビット数の制限は、大規模量子回路を実行する上で大きな課題を提起する。
この研究は、HQNNの量子回路切断の斬新で実践的な方法論を提案することで、これらの課題に対処する。
提案手法は,元の回路の精度を保つだけでなく,HQNNにおける学習プロセスにおいて重要な,すべてのサブ回路における量子パラメータのトレーニングもサポートする。
本稿では,効率的な切断点の同定にグリーディアルゴリズムを用いたHQNNの切断手法と,HQNNにおけるNISQデバイスの有用性を最大化するために設計されたトレーニング可能なサブ回路の実装を提案する。
この結果から,量子回路切断は現行の量子ハードウェア上でQMLを進める上で有望な手法であることが示唆された。
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