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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09119v5
• Date: Wed, 18 Jun 2025 05:29:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 13:10:45.33193
• Title: Training Hybrid Deep Quantum Neural Network for Efficient Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 効率的な強化学習のためのハイブリッド量子ニューラルネットワークの訓練
• Authors: Jie Luo, Xueyin Chen, Jeremy Kulcsar, Georgios Korpas, Giulio Giaconi,
• Abstract要約: 量子回路は、次元が指数関数的に増加するヒルベルト空間にデータを埋め込む。 量子回路を局所的に近似する有接サロゲートqtDNNを導入する。 我々は、連続制御強化学習のためのハイブリッドディープ量子ニューラルネットワークhDQNN-TD3を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2978333459052815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum circuits embed data in a Hilbert space whose dimensionality grows exponentially with the number of qubits, allowing even shallow parameterised quantum circuits (PQCs) to represent highly-correlated probability distributions that are costly for classical networks to capture. Reinforcement-learning (RL) agents, which must reason over long-horizon, continuous-control tasks, stand to benefit from this expressive quantum feature space, but only if the quantum layers can be trained jointly with the surrounding deep-neural components. Current gradient-estimation techniques (e.g., parameter-shift rule) make such hybrid training impractical for realistic RL workloads, because every gradient step requires a prohibitive number of circuit evaluations and thus erodes the potential quantum advantage. We introduce qtDNN, a tangential surrogate that locally approximates a PQC with a small differentiable network trained on-the-fly from the same minibatch. Embedding qtDNN inside the computation graph yields scalable batch gradients while keeping the original quantum layer for inference. Building on qtDNN we design hDQNN-TD3, a hybrid deep quantum neural network for continuous-control reinforcement learning based on the TD3 architecture. On the high-dimensional Humanoid-v4 benchmark, our agent reaches a test return that surpasses classical TD3, SAC and PPO baselines trained with identical compute. To our knowledge this is the first PQC-enhanced policy that matches or exceeds state-of-the-art classical performance on Humanoid. qtDNN has the potential to reduce quantum-hardware calls significantly and is designed to be compatible with today's NISQ devices. The method opens a path toward applying hybrid quantum models to large-scale RL and other gradient-intensive machine-learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 量子回路は、量子ビットの数とともに次元が指数関数的に増加するヒルベルト空間にデータを埋め込むため、浅いパラメータ化量子回路(PQC)でさえ、古典的ネットワークが捉えるのにコストがかかる高相関な確率分布を表現できる。 強化学習(Reinforcement-learning, RL)エージェントは、この表現力のある量子特徴空間の恩恵を受けなければならないが、量子層が周囲の深部神経成分と共同で訓練できる場合のみである。 現在の勾配推定技術(例えばパラメータシフト法)は、現実的なRLワークロードに対してそのようなハイブリッドトレーニングを非現実的にする。 我々は,PQCを同じミニバッチからトレーニングした小さなネットワークで局所的に近似する有接サロゲートqtDNNを紹介する。 計算グラフにqtDNNを埋め込むと、元の量子層を推論するために保持しながらスケーラブルなバッチ勾配が得られる。 qtDNN上に構築したhDQNN-TD3は、TD3アーキテクチャに基づいた連続制御強化学習のためのハイブリッドディープ量子ニューラルネットワークである。 高次元Humanoid-v4ベンチマークでは、エージェントは同じ計算で訓練された古典的TD3, SAC, PPOベースラインを超えるテストリターンに達する。 我々の知る限り、これはHumanoidの最先端の古典的パフォーマンスに適合または超える最初のPQC強化政策である。 qtDNNは、量子ハードウェア呼び出しを大幅に削減する可能性があり、今日のNISQデバイスと互換性があるように設計されている。 この方法は、大規模RLや他の勾配集約型機械学習タスクにハイブリッド量子モデルを適用するための道を開く。

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