오류가 있는 고전적 학습 표본에 대한 패리티 학습 양자 알고리즘, 양자 회로 및 이를 이용한 시스템

Abstract

본 발명은 패리티 학습 양자 알고리즘, 양자 회로 및 이를 이용한 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 오류가 있는 고전적 학습 표본에 대한 패리티 학습 양자 알고리즘, 양자 회로 및 이를 이용한 시스템에 관한 것이다. 본 발명에서는, 패리티 비트에 오류가 존재하는 고전적 학습 표본을 수집하는 학습 표본 수집 단계; 상기 수집된 고전적 학습 표본에 대하여 양자 상태(quantum state)로 인코딩(encoding)하는 전처리 단계; 상기 전처리된 양자 상태의 각 큐비트(qubit)에 대하여 하다마드 게이트(Hadamard gate)를 적용한 후 상기 각 큐비트를 측정하는 양자 상태 측정 단계; 및 상기 양자 상태의 측정 결과를 이용하여 상기 고전적 학습 표본에서 주어지지 않은 학습 표본의 패리티를 예측하기 위한 강화 학습(reinforcement learning)을 수행하는 강화 학습 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 양자 학습 방법을 개시한다.