Reinforcement Learning with Hybrid Quantum Approximation in the NISQ Context

Reinforcement Learning with Hybrid Quantum Approximation in the NISQ Context

NISQ 语境使用混合量子逼近的强化学习
计算机科学技术基础学科

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人工智能领域图书专题

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作者

Kunczik Leonhard

出版社

Vieweg Teubner / Springer Fachmedien Wiesbaden

出版时间

2022年06月24日

装帧

平装

ＩＳＢＮ

9783658376154

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页码

134

开本

8.27 x 5.83 x 0.36

语种

英文

版次

2022

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图书简介

This book explores the combination of Reinforcement Learning and Quantum Computing in the light of complex attacker-defender scenarios. Reinforcement Learning has proven its capabilities in different challenging optimization problems and is now an established method in Operations Research. However, complex attacker-defender scenarios have several characteristics that challenge Reinforcement Learning algorithms, requiring enormous computational power to obtain the optimal solution.

The upcoming field of Quantum Computing is a promising path for solving computationally complex problems. Therefore, this work explores a hybrid quantum approach to policy gradient methods in Reinforcement Learning. It proposes a novel quantum REINFORCE algorithm that enhances its classical counterpart by Quantum Variational Circuits. The new algorithm is compared to classical algorithms regarding the convergence speed and memory usage on several attacker-defender scenarios with increasing complexity. In addition, to study its applicability on today’s NISQ hardware, the algorithm is evaluated on IBM’s quantum computers, which is accompanied by an in-depth analysis of the advantages of Quantum Reinforcement Learning.

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