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講演抄録/キーワード
講演名 2022-12-08 14:00
[ポスター講演]Effect of entanglement on the trainability of over-parametrized quantum circuits
Wolfgang GlaeserNaoki YamamotoKeio Univ.
抄録 (和) In this work, the effect of entanglement on the performance and trainability of parametrized quantum circuits (PQC) was investigated. The focus was on special over-parametrized circuit structures.
Networks of that particular structure have mathematically predictable training behaviour in certain infinite considerations.
In particular, the training behaviour was investigated using numerical simulations in order to capture the universality of the network on the one hand and to investigate differences in training and the influence of quantum entanglement on the training behaviour on the other.
In addition, the spectra of the Neural Tangent Kernels (NTK) of the different network structures were evaluated. Finally, strong differences in the ranges of the eigenvalues as well as upper bounds for the maximum eigenvalues could be derived for shallow circuits. 
(英) In this work, the effect of entanglement on the performance and trainability of parametrized quantum circuits (PQC) was investigated. The focus was on special over-parametrized circuit structures.
Networks of that particular structure have mathematically predictable training behaviour in certain infinite considerations.
In particular, the training behaviour was investigated using numerical simulations in order to capture the universality of the network on the one hand and to investigate differences in training and the influence of quantum entanglement on the training behaviour on the other.
In addition, the spectra of the Neural Tangent Kernels (NTK) of the different network structures were evaluated. Finally, strong differences in the ranges of the eigenvalues as well as upper bounds for the maximum eigenvalues could be derived for shallow circuits.
キーワード (和) Quantum Machine Learning / Neural Tangent Kernel / Overparametrization / Quantum Entanglement / / / /  
(英) Quantum Machine Learning / Neural Tangent Kernel / Overparametrization / Quantum Entanglement / / / /  
文献情報 信学技報
資料番号  
発行日  
ISSN  
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研究会情報
研究会 QIT  
開催期間 2022-12-08 - 2022-12-09 
開催地(和) 慶應義塾大学 
開催地(英) Keio Univ. 
テーマ(和) 量子情報,一般 
テーマ(英) Quantum Information 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 QIT 
会議コード 2022-12-QIT 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Effect of entanglement on the trainability of over-parametrized quantum circuits 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Quantum Machine Learning / Quantum Machine Learning  
キーワード(2)(和/英) Neural Tangent Kernel / Neural Tangent Kernel  
キーワード(3)(和/英) Overparametrization / Overparametrization  
キーワード(4)(和/英) Quantum Entanglement / Quantum Entanglement  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Wolfgang Glaeser / Wolfgang Glaeser /
第1著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Naoki Yamamoto / Naoki Yamamoto /
第2著者 所属(和/英) Keio University (略称: 慶大)
Keio University (略称: Keio Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-12-08 14:00:00 
発表時間 60分 
申込先研究会 QIT 
資料番号  
巻番号(vol) vol. 
号番号(no)  
ページ範囲  
ページ数  
発行日  


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