論文の概要: Quantum neuromorphic computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15111v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 17:18:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 11:30:49.805008
• Title: Quantum neuromorphic computing
• Title（参考訳）: 量子ニューロモルフィックコンピューティング
• Authors: Danijela Markovi\'c and Julie Grollier
• Abstract要約: 量子ニューロモルフィックコンピューティングは、脳にインスパイアされた量子ハードウェアにニューラルネットワークを物理的に実装し、計算を高速化する。 いくつかのアプローチはパラメタライズド量子回路に基づいており、ニューラルネットワークにインスパイアされたアルゴリズムを使ってトレーニングしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.817412580574242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum neuromorphic computing physically implements neural networks in brain-inspired quantum hardware to speed up their computation. In this perspective article, we show that this emerging paradigm could make the best use of the existing and near future intermediate size quantum computers. Some approaches are based on parametrized quantum circuits, and use neural network-inspired algorithms to train them. Other approaches, closer to classical neuromorphic computing, take advantage of the physical properties of quantum oscillator assemblies to mimic neurons and compute. We discuss the different implementations of quantum neuromorphic networks with digital and analog circuits, highlight their respective advantages, and review exciting recent experimental results.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューロモルフィックコンピューティングは、脳にインスパイアされた量子ハードウェアにニューラルネットワークを物理的に実装し、計算を高速化する。 本稿では、この新たなパラダイムが、現在および近未来の中間サイズの量子コンピュータを最大限に活用できることを示す。 いくつかのアプローチはパラメタライズド量子回路に基づいており、ニューラルネットワークにインスパイアされたアルゴリズムを使ってトレーニングしている。 古典的ニューロモルフィックコンピューティングに近い他のアプローチでは、量子振動子アセンブリの物理的性質を利用してニューロンを模倣し計算する。 量子ニューロモルフィックネットワークとデジタル回路とアナログ回路の異なる実装について議論し、それぞれの利点を強調し、最近のエキサイティングな実験結果をレビューする。

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