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1. WO2021183225 - TRAINING OF VARIATIONAL QUANTUM CLASSIFIERS BY PARAMETRIC COORDINATE ASCENT

Publication Number WO/2021/183225
Publication Date 16.09.2021
International Application No. PCT/US2021/015388
International Filing Date 28.01.2021
IPC
G06N 10/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
10Quantum computers, i.e. computer systems based on quantum-mechanical phenomena
G06N 20/00 2019.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
G06N 5/00 2006.1
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
5Computer systems using knowledge-based models
Applicants
  • MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US]/[US]
Inventors
  • BOCHAROV, Alexei
  • ROETTELER, Martin
Agents
  • CHOI, Daniel
  • BARKER, Doug
  • CHATTERJEE, Aaron C.
  • CHEN, Wei-Chen Nicholas
  • SWAIN, Cassandra T.
  • CHURNA, Timothy
  • DINH, Phong
  • EVANS, Patrick
  • GABRYJELSKI, Henry
  • GUPTA, Anand
  • HWANG, William C.
  • JARDINE, John S.
  • LEE, Sunah
  • LEMMON, Marcus
  • MARQUIS, Thomas
  • MEYERS, Jessica
  • ROPER, Brandon
  • SPELLMAN, Steven
  • SULLIVAN, Kevin
  • WALKER, Matt
  • WIGHT, Stephen A.
  • WISDOM, Gregg
  • WONG, Ellen
  • WONG, Thomas S.
  • ZHANG, Hannah
  • AKHTER, Julia
  • KADOURA, Judy M.
  • NIU, Bo
  • OLANIRAN, Qudus
  • BROWN, Renee
Priority Data
16/790,36313.02.2020US
Publication Language English (en)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) TRAINING OF VARIATIONAL QUANTUM CLASSIFIERS BY PARAMETRIC COORDINATE ASCENT
(FR) FORMATION DE CLASSIFICATEURS QUANTIQUES VARIATIONNELS PAR ASCENSION DE COORDONNÉES PARAMÉTRIQUES
Abstract
(EN) Embodiments of the disclosed technology employ parametric coordinate ascent to train a quantum circuit. In certain implementations, parameters (e.g., variational parameters) are learned by coordinate ascent using closed form equations. This strategy helps ensure monotonic convergence to local maxima in parameter space at predictable convergence rates and eliminates the overhead due to hyperparameter sweeps.
(FR) Des modes de réalisation de la technologie de l'invention utilisent une ascension de coordonnées paramétriques pour entraîner un circuit quantique. Dans certains modes de réalisation, des paramètres (par exemple, des paramètres variationnels) sont appris par ascension de coordonnées à l'aide d'équations de forme fermée. Cette stratégie aide à assurer une convergence monotone vers des maxima locaux dans l'espace de paramètres à des vitesses de convergence prévisibles et élimine le surdébit dû à des balayages d'hyperparamètres.
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