Fördelen med kvantdatorer framför klassiska datorer underblåser den senaste trenden att utveckla maskininlärningsalgoritmer på kvantdatorer, vilket kan leda till genombrott och nya inlärningsmodeller på detta område. Syftet med vår studie är att utforska djup kvantförstärkningsinlärning (RL) på fotoniska kvantdatorer, som kan bearbeta information lagrad i ljusets kvanttillstånd. Dessa kvantdatorer kan naturligt representera kontinuerliga variabler, vilket gör dem till en idealisk plattform för att skapa kvantversioner av neurala nätverk. Med hjälp av kvantfotoniska kretsar implementerar vi Q-inlärning och aktörskritiska algoritmer med flerlagers kvantneurala nätverk och testar dem i gridvärldsmiljön. Våra experiment visar att 1) dessa kvantalgoritmer kan lösa RL-problemet och 2) jämfört med ett lager, med hjälp av tre lager kvantnätverk förbättrar inlärningen av båda algoritmerna i form av belöningar som samlas in. Sammanfattningsvis tyder våra resultat på att fler lager i djup quantum RL kan förbättra läranderesultatet.
I vårt tidigare arbete använde vi dessa kvantneurala nätverk för att studera det kontextuella banditproblemet, och för att implementera Q-inlärning och skådespelare-kritisk algo-REF.
Reinforcement Learning with Deep Quantum Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Quantum Information Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}