Jun, 2019

用于深度强化学习的变分量子电路

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TL;DR本文研究了变分量子电路在深度强化学习中的应用，利用量子信息编码方案减少模型参数，用经验回放和目标网络重塑经典深度强化学习算法，成功证明了变分量子电路可以用于决策制定和政策选择强化学习，适用于许多即将到来的近期量子计算机。
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发现论文，激发创造
  • 用量子变分电路进行强化学习

    本文研究了量子计算对强化学习问题的潜在帮助，通过量子演化电路来解决强化学习问题，提出了使经典数据编码成量子演化电路的技术，并探索了 DQN 和 Double DQN 的量子算法。结果表明，使用量子演化电路可以更好地解决强化学习任务。

    Aug, 2020

  • 基于强化学习的变分量子算法的量子架构搜索

    使用强化学习自动化搜索最佳结构以提高变分量子算法在噪声干扰下的性能。

    Feb, 2024

  • 强化学习中变分量子电路的优化技术研究

    量子计算通过减少可训练参数来提高机器学习效果，并且通过使用变分量子电路 (VQCs) 融合经典优化技术，研究人员致力于在噪声中等规模量子时代 (NISQ) 中，应用 VQCs 到强化学习中以减少参数并提高超参数稳定性及整体性能。

    May, 2024

  • 使用增强学习技术增强量子变分状态对角化

    本文利用强化学习实现了浅层量子电路设计，使用了一种新的编码方法来优化电路深度，其生成的电路比标准的量子状态对角化算法更浅，可用于有限的硬件资源。

    Jun, 2023

  • 深度强化学习的量子电路优化

    本研究使用基于强化学习的方法对量子电路进行优化，通过深度卷积神经网络，实现了对于特定架构的任意量子电路的自主学习及优化。对 12 比特电路进行实验得出优化效果，平均深度降低 27％，门数降低 15％，并探讨了方法在近期量子设备上的可行性。

    Mar, 2021

  • Gym 中的量子代理：一种深度 Q-learning 的变分量子算法

    本文介绍了一种用于解决离散和连续状态空间的 RL 任务的训练方法，该方法基于深度 Q-learning 算法。研究通过消融研究探究了量子 Q-learning 算法的体系结构选择对于成功解决某些环境的重要性，并提出了用于选择适当的观测量的方法，以比较量子和经典 DQN 算法的性能.

    Mar, 2021

  • 变分量子深度 Q 网络的不稳定性分析

    本文研究了一类混合量子 - 经典强化学习算法 VQ-DQN，发现其容易受到不稳定性的影响。实验结果表明，尽管有观点认为量子计算可以比经典方法更具优势，但无法确定这种优势。</br>

    Feb, 2022

  • 强化学习用于变分量子电路架构优化

    本论文提出了一种基于强化学习的算法，能够自主探索合适的变分预测模型，同时最小化电路的深度并增加结果的精度，在锂氢分子比较经典的量子计算基准问题上取得了化学精度和最先进的电路深度优化结果。

    Mar, 2021

  • 基于电路的量子分类器

    本文提出了一种用于监督学习的低深度可变量量子算法，其使用参数化单个和双量子位门的量子电路以及单量子位测量来编码输入特征向量并进行分类，从而实现了可学习参数数量与输入维度的多项式对数关系。通过模拟，该电路为标准经典基准数据集提供了很好的分类性能，而且需要的参数数量极少。

    Apr, 2018

  • 混合量子神经网络的深度强化学习

    本研究旨在探究基于门型量子计算机的参数量子电路，通过集成最新的 Qiskit 和 PyTorch 框架，与纯经典深度神经网络进行比较，评估其在模型非自由强化学习问题中的潜力，以及在解决迷宫问题或其他强化学习问题方面、深度量子学习的前景。

    Apr, 2023