論文の概要: Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks via an AI-Driven Submartingale-Based Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13166v2
• Date: Mon, 29 Sep 2025 05:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.828119
• Title: Mitigating Barren Plateaus in Quantum Neural Networks via an AI-Driven Submartingale-Based Framework
• Title（参考訳）: AI-Driven Submartingale-based Frameworkによる量子ニューラルネットワークにおけるバレンプラトーの緩和
• Authors: Jun Zhuang, Chaowen Guan,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)におけるバレンプラトー(BP)の緩和を目的としたAdaInitを提案する。 AdaInitは、非無視的な勾配分散をもたらすQNNの初期パラメータを反復的に合成し、BPを緩和する。 AdaInit が様々な QNN スケールで高い勾配分散を維持するために既存の手法を一貫して上回っていることを実証的に検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0617189749929348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing, Quantum Neural Networks (QNNs) have emerged as a promising approach for various applications, yet their training is often hindered by barren plateaus (BPs), where gradient variance vanishes exponentially in terms of the qubit size. Most existing initialization-based mitigation strategies rely heavily on pre-designed static parameter distributions, thereby lacking adaptability to diverse model sizes or data conditions. To address these limitations, we propose AdaInit, a foundational framework that leverages generative models with the submartingale property to iteratively synthesize initial parameters for QNNs that yield non-negligible gradient variance, thereby mitigating BPs. Unlike conventional one-shot initialization methods, AdaInit adaptively explores the parameter space by incorporating dataset characteristics and gradient feedback, with theoretical guarantees of convergence to finding a set of effective initial parameters for QNNs. We provide rigorous theoretical analyses of the submartingale-based process and empirically validate that AdaInit consistently outperforms existing initialization methods in maintaining higher gradient variance across various QNN scales. We believe this work may initiate a new avenue to mitigate BPs.
• Abstract（参考訳）: ノイズの多い中間スケール量子 (NISQ) コンピューティングの時代、量子ニューラルネットワーク (QNN) は様々な用途において有望なアプローチとして現れてきたが、そのトレーニングはバレンプラトー (BP) によって妨げられ、そこでは勾配の分散はキュービットサイズで指数関数的に消滅する。 既存の初期化に基づく緩和戦略は、設計済みの静的パラメータ分布に大きく依存しているため、様々なモデルサイズやデータ条件への適応性に欠ける。 これらの制約に対処するため、AdaInitを提案する。AdaInitは、生成モデルとサブマッティングル特性を利用して、非無視的な勾配分散をもたらすQNNの初期パラメータを反復的に合成し、BPを緩和する基盤フレームワークである。 従来のワンショット初期化法とは異なり、AdaInitはデータセット特性と勾配フィードバックを取り入れてパラメータ空間を適応的に探索する。 AdaInit が様々な QNN スケールで高い勾配分散を維持するために既存の初期化法を一貫して上回っていることを実証的に検証する。 この作業はBPを緩和するための新たな道を開くかもしれないと私たちは信じている。

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