Quantum machine learning with hybrid quantum-classical computation
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/340140
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-10
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This thesis explores variational quantum algorithms in order to solve optimization combinatorial problems using a meta-learning approach. This variational algorithm sare promising due to its capability to be used in the near future in the so-called NoisyIntermediate-Scale Quantum (NISQ) era, in which algorithms with high tolerance to noise could perform better than its classical counterparts. In this approach, a Recurrent Neural Network (RNN) optimizer tries to obtain the best set of parameters ofa quantum circuit for a given problem using the Qauntum Approximation Optimiza-tion Algorithm (QAOA), with the minimal amount of queries possible to a quantumcomputer. Thanks to the advances of parameter shift methods to compute the gradi-ents of parametrized quantum circuits, these algorithms could be even trained in realquantum computers without the need of highly demanding simulations. The resultspresented show that this approach is able to generalize to other problem instanceswhich the model has not seen before during training.
MatèriesNeural networks (Computer science), Machine learning, Xarxes neuronals (Informàtica), Aprenentatge automàtic
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
153032.pdf | 1,168Mb | Visualitza/Obre |