論文の概要: Speed-up Quantum Perceptron via Shortcuts to Adiabaticity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09938v3
• Date: Sun, 22 Aug 2021 08:26:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 11:33:39.937478
• Title: Speed-up Quantum Perceptron via Shortcuts to Adiabaticity
• Title（参考訳）: 短絡から断熱への高速量子パーセプトロン
• Authors: Yue Ban, Xi Chen, E. Torrontegui, E. Solano and J. Casanova
• Abstract要約: 本稿では,シグモイド活性化関数を用いた高速非線形応答を実現するために,パーセプトロン上の制御場を逆エンジニアリングする量子パーセプトロンを提案する。 これにより、準アディバティックプロトコルと比較して、全体的なパーセプトロン性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.53163169498295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The quantum perceptron is a fundamental building block for quantum machine learning. This is a multidisciplinary field that incorporates abilities of quantum computing, such as state superposition and entanglement, to classical machine learning schemes. Motivated by the techniques of shortcuts to adiabaticity, we propose a speed-up quantum perceptron where a control field on the perceptron is inversely engineered leading to a rapid nonlinear response with a sigmoid activation function. This results in faster overall perceptron performance compared to quasi-adiabatic protocols, as well as in enhanced robustness against imperfections in the controls.
• Abstract（参考訳）: 量子パーセプトロンは量子機械学習の基本的な構成要素である。 これは、状態重畳や絡み合いのような量子コンピューティングの能力を古典的な機械学習スキームに組み込む多分野分野である。 短絡から断熱への技法を応用して, パーセプトロン上の制御場を逆エンジニアリングし, シグモイド活性化関数による高速非線形応答を導出する高速化量子パーセプトロンを提案する。 これにより、準アディアバティックプロトコルに比べてパーセプトロン性能が向上し、制御の不完全性に対する堅牢性が向上する。

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