The emergence of quantum computing enables for researchers to apply quantum circuit on many existing studies. Utilizing quantum circuit and quantum differential programming, many research are conducted such as \textit{Quantum Machine Learning} (QML). In particular, quantum reinforcement learning is a good field to test the possibility of quantum machine learning, and a lot of research is being done. This work will introduce the concept of quantum reinforcement learning using a variational quantum circuit, and confirm its possibility through implementation and experimentation. We will first present the background knowledge and working principle of quantum reinforcement learning, and then guide the implementation method using the PennyLane library. We will also discuss the power and possibility of quantum reinforcement learning from the experimental results obtained through this work.


翻译:量子计算的出现使研究人员能够对许多现有研究应用量子电路。 利用量子电路和量子差异编程,开展了许多研究,例如“ 量子强化机器学习” (QML) 。 特别是, 量子强化学习是测试量子机器学习可能性的良好领域, 并且正在进行大量研究。 这项工作将引入使用量子强化学习的概念, 并通过实施和实验确认其可能性。 我们将首先介绍量子强化学习的背景知识和工作原则, 然后用 PennyLane 图书馆指导实施方法。 我们还将讨论从通过这项工作获得的实验结果中学习量子强化的力度和可能性。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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