Reinforcement Learning initiiert Variationsquantumalgorithmen – Barren Plateaus überwunden
Variationsquantumalgorithmen (VQAs) gelten als vielversprechende Methode, um aktuelle Quantencomputer für Optimierungsaufgaben, Chemiesimulationen und maschinelles Lernen zu nutzen. Ihr Erfolg wird jedoch häufig durch das sogenannte „barren plateau“-Phänomen begrenzt, bei dem die Gradienten mit zunehmender Schaltungstiefe exponentiell abnehmen und das Training stark verlangsamen.
