勾配降下によるユニタリの学習【JST・京大機械翻訳】

Kiani Bobak Toussi; Lloyd Seth; Maity Reevu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200142445453 整理番号：22P0106700

勾配降下によるユニタリの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Unitaries by Gradient Descent

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発行年： 2020年01月31日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月18日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

交互演算子シーケンスの時間パラメータに関する勾配降下によるU(d)における学習ユニタリー変換の硬度を研究した。損失景観の非凸特性にもかかわらず,シーケンスがd ̄2またはそれ以上のパラメータを含むとき,勾配降下は常にターゲットユニタリーに収束するという数値証拠を示した。収束の速度は「計算相転移」を示した。d ̄2パラメータ以下では,勾配降下は準最適解に収束するが,d ̄2パラメータ以上では勾配降下は最適解に指数的に収束する。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 信号理論 , 物理化学一般

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