Untersuchen der Lottery Ticket Hypothese für variationelle Quantenschaltkreise

Untersuchen der Lottery Ticket Hypothese für variationelle Quantenschaltkreise

Abstract:

Quantencomputing ist ein aufstrebendes Feld in der Informatik, welches in den letzten Jahren große Fortschritte erzielt hat, unteranderem im Bereich des maschinellen Lernens. Durch die Prinzipien der Quantenphysik bietet es die Möglichkeit, die Grenzen von klassischen Algorithmen zu überwinden. Variational Quantum Circuits (VQC), eine spezielle Form von Quantum Circuits, welche variierende Parameter haben, stehen jedoch durch das Barren Plateau-Phänomen vor einer erheblichen Herausforderung, das den Optimierungsprozess in bestimmten Fällen behindern kann. Die Lottery Ticket Hypothesis (LTH) ist ein aktuelles Konzept im klassischen maschinellen Lernen, das zu bemerkenswerten Verbesserungen in neuronalen Netzwerken führen kann. Diese Arbeit untersucht, ob de LTH auf VQCs angewendet werden kann. Die LTH besagt, dass es innerhalb eines großen neuronalen Netzwerks ein kleineres, effizienteres Subnetzwerk, auch Winning Ticket genannt, gibt, das eine vergleichbare Leistung wie das ursprüngliche, vollvernetzte Netzwerk erzielen kann. Die Anwendung dieses Ansatzes auf VQCs könnte helfen, die Auswirkungen des Barren Plateau-Problems zu verringern. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen, dass die Weak LTH auf VQCs anwendbar ist, wobei Winning Tickets gefunden wurden, die lediglich 26,0% der ursprünglichen Gewichte haben. Für die Strong LTH, bei der das Pruning ohne vorheriges Training durchgeführt wird, wurde ein Winning Ticket für einen Binary VQC gefunden, welcher 100% Accuracy mit 45% der ursprünglichen Gewichte erreicht. Das zeigt, dass die Strong LTH auf VQCs anwendbar ist. Diese Ergebnisse liefern erste Hinweise darauf, dass die LTH ein Ansatz zur Verbesserung der Effizienz und Leistung von VQCs in Quantum Machine Learning
Aufgaben sein könnte.

Autor/in:

Leonhard Klingert

Betreuer:

Studentische Abschlussarbeit | Veröffentlicht November 2024 | Copyright © QAR-Lab
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