論文の概要: Training Hybrid Deep Quantum Neural Network for Reinforcement Learning Efficiently

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09119v3
• Date: Tue, 08 Apr 2025 04:28:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:26:13.531052
• Title: Training Hybrid Deep Quantum Neural Network for Reinforcement Learning Efficiently
• Title（参考訳）: 強化学習のためのハイブリッド深部量子ニューラルネットワークの訓練
• Authors: Jie Luo, Xueyin Chen,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)は、最近、新しい学際研究の方向性として登場した。 ノイズの多い中間スケール量子コンピュータと互換性のあるハイブリッドQMLモデルに関する最近の研究は、性能の向上を示唆している。 課題を克服し、PQCブロックによる効率的なバッチ最適化を示すスケーラブルなQMLアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7812018782449073
• License:
• Abstract: Quantum computing offers a new paradigm for computation, exploiting an exponentially growing Hilbert space for data representation and operation. Results are obtained from sampling over qubit state distributions that can have complex correlations from entanglement produced by the quantum computing process. Quantum machine learning (QML) emerged recently as a novel interdisciplinary research direction, developing novel machine learning architectures with quantum blocks. While large-scale fault-tolerant quantum machines are not yet available, recent works on hybrid QML models, compatible with noisy intermediate-scale quantum computers, have hinted at improved performance. Such hybrid deep quantum neural networks (hDQNNs) integrate GPU/CPU-based deep neural networks (DNNs) with parameterized quantum circuits (PQC) that can be straightforwardly executed on quantum processors. However, efficiently training hDQNNs using quantum hardware compatible batch backpropagation through PQCs was unavailable, limiting hDQNNs' scalability and usefulness for complex modern machine-learning tasks. Here, we present a scalable QML architecture that overcomes these challenges and demonstrates efficient batch optimization through PQC blocks to update associated model DNNs, enabling scalable hDQNN training compatible with physical quantum computers. Applied to the high-dimensional complex reinforcement learning benchmark, Humanoid-v4, successfully for the first time, our method highlights that hDQNN can deliver improved performance over models based on widely used state-of-the-art classical architectures. These findings offer a pathway toward leveraging near-term hybrid quantum-classical (hQC) computing systems for large-scale machine learning and underscore the potential of hQC architectures in advancing reinforcement learning and artificial intelligence.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは計算の新しいパラダイムを提供し、データ表現と演算のために指数関数的に増加するヒルベルト空間を利用する。 量子コンピューティングプロセスによって生成される絡み合いから複雑な相関関係を持つ量子ビット状態分布のサンプリングから得られる。 量子機械学習(QML)は、最近、新しい分野間研究の方向性として現れ、量子ブロックを使った新しい機械学習アーキテクチャを開発した。 大規模フォールトトレラント量子マシンはまだ利用できないが、近年、ノイズの多い中間スケール量子コンピュータと互換性のあるハイブリッドQMLモデルに関する研究は、性能の向上を示唆している。 このようなハイブリッドディープ量子ニューラルネットワーク(hDQNN)は、GPU/CPUベースのディープニューラルネットワーク(DNN)とパラメータ化量子回路(PQC)を統合し、量子プロセッサ上で容易に実行できる。 しかし、量子ハードウェア互換のバッチバックプロパゲーションを使用してhDQNNを効率的にトレーニングすることは不可能であり、hDQNNのスケーラビリティと複雑な機械学習タスクの有用性を制限した。 本稿では、これらの課題を克服し、PQCブロックによる効率的なバッチ最適化を行い、関連するモデルDNNを更新し、物理量子コンピュータと互換性のあるスケーラブルなhDQNNトレーニングを可能にするスケーラブルなQMLアーキテクチャを提案する。 高次元複素強化学習ベンチマークであるHumanoid-v4に初めて適用したところ、hDQNNは、広く使われている最先端の古典的アーキテクチャに基づいて、モデルよりも優れた性能を提供できることがわかった。 これらの発見は、短期的なハイブリッド量子古典(hQC)コンピューティングシステムを大規模機械学習に活用し、強化学習と人工知能の進歩におけるhQCアーキテクチャの可能性を明らかにする道筋を提供する。

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