論文の概要: Breaking Through Barren Plateaus: Reinforcement Learning Initializations for Deep Variational Quantum Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18514v1
• Date: Mon, 25 Aug 2025 21:37:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.605994
• Title: Breaking Through Barren Plateaus: Reinforcement Learning Initializations for Deep Variational Quantum Circuits
• Title（参考訳）: バレン高原を突破する:深部変分量子回路の強化学習初期化
• Authors: Yifeng Peng, Xinyi Li, Zhemin Zhang, Samuel Yen-Chi Chen, Zhiding Liang, Ying Wang,
• Abstract要約: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、短期量子デバイスを活用可能なフレームワークとして注目されている。 VQAの有効性は、システムサイズや回路深さが増加するにつれて勾配が指数関数的に減少するいわゆるバレン高原問題によって制約されることが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.491246867521053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Variational Quantum Algorithms (VQAs) have gained prominence as a viable framework for exploiting near-term quantum devices in applications ranging from optimization and chemistry simulation to machine learning. However, the effectiveness of VQAs is often constrained by the so-called barren plateau problem, wherein gradients diminish exponentially as system size or circuit depth increases, thereby hindering training. In this work, we propose a reinforcement learning (RL)-based initialization strategy to alleviate the barren plateau issue by reshaping the initial parameter landscape to avoid regions prone to vanishing gradients. In particular, we explore several RL algorithms (Deterministic Policy Gradient, Soft Actor-Critic, and Proximal Policy Optimization, etc.) to generate the circuit parameters (treated as actions) that minimize the VQAs cost function before standard gradient-based optimization. By pre-training with RL in this manner, subsequent optimization using methods such as gradient descent or Adam proceeds from a more favorable initial state. Extensive numerical experiments under various noise conditions and tasks consistently demonstrate that the RL-based initialization method significantly enhances both convergence speed and final solution quality. Moreover, comparisons among different RL algorithms highlight that multiple approaches can achieve comparable performance gains, underscoring the flexibility and robustness of our method. These findings shed light on a promising avenue for integrating machine learning techniques into quantum algorithm design, offering insights into how RL-driven parameter initialization can accelerate the scalability and practical deployment of VQAs. Opening up a promising path for the research community in machine learning for quantum, especially barren plateau problems in VQAs.
• Abstract（参考訳）: 変分量子アルゴリズム(VQA)は、最適化や化学シミュレーション、機械学習といった応用分野において、短期的な量子デバイスを利用するための実行可能なフレームワークとして注目されている。 しかしながら、VQAの有効性は、システムサイズや回路深さが増加するにつれて勾配が指数関数的に減少し、トレーニングを妨げてしまういわゆるバレン高原問題によって制約されることが多い。 本研究では,初期パラメータのランドスケープを再構築することで,勾配の消失を回避し,不毛な高原問題を緩和するための強化学習(RL)に基づく初期化戦略を提案する。 特に,VQAsコスト関数を最小化する回路パラメータ(動作として扱われる)を生成するために,いくつかのRLアルゴリズム(決定論的ポリシーグラディエント,ソフトアクタクリティカル,プロキシポリシー最適化など)を探索する。 このように RL を事前訓練することにより、勾配降下やアダムなどの手法を用いたその後の最適化は、より好ましい初期状態から進行する。 様々なノイズ条件およびタスク下での大規模な数値実験により、RLに基づく初期化法は収束速度と最終解の質の両方を著しく向上させることを示した。 さらに、異なるRLアルゴリズムの比較では、複数のアプローチが同等のパフォーマンス向上を実現し、我々の手法の柔軟性と堅牢性を強調している。 これらの発見は、機械学習技術を量子アルゴリズム設計に統合するための有望な道に光を当て、RL駆動のパラメータ初期化がVQAのスケーラビリティと実用的展開をいかに加速するかについての洞察を提供した。 量子の機械学習、特にVQAにおける不毛な高原問題において、研究コミュニティにとって有望な道を開く。

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