An Introduction to Quantum Reinforcement Learning (QRL)

要約

量子コンピューティング (QC) と機械学習 (ML) の最近の進歩により、これら 2 つの最先端分野の統合に対する大きな関心が高まっています。
さまざまな ML 手法の中でも、強化学習 (RL) は、複雑な逐次的な意思決定の問題に対処する能力で際立っています。
RL は、古典的な ML コミュニティですでに大きな成功を収めています。
現在、量子強化学習 (QRL) という新興分​​野では、量子コンピューティングの原理を組み込むことで RL アルゴリズムの強化を目指しています。
このペーパーでは、より広範な AI および ML コミュニティ向けに、このエキサイティングな分野について紹介します。

要約(オリジナル)

Recent advancements in quantum computing (QC) and machine learning (ML) have sparked considerable interest in the integration of these two cutting-edge fields. Among the various ML techniques, reinforcement learning (RL) stands out for its ability to address complex sequential decision-making problems. RL has already demonstrated substantial success in the classical ML community. Now, the emerging field of Quantum Reinforcement Learning (QRL) seeks to enhance RL algorithms by incorporating principles from quantum computing. This paper offers an introduction to this exciting area for the broader AI and ML community.

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