論文の概要: Single-Photon Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05859v2
• Date: Fri, 12 Mar 2021 14:23:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-30 22:56:43.365483
• Title: Single-Photon Image Classification
• Title（参考訳）: 単一光子画像分類
• Authors: Thomas Fischbacher and Luciano Sbaiz
• Abstract要約: 本稿では,MNISTデータセットとFashion-MNISTデータセットからサンプルを分類する問題について検討する。 我々は、光子の量子状態を光学的に変換して推論を利用する場合の理論的に達成可能な精度が、MNISTに対して少なくとも41.27%であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.426855646402238
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing-based machine learning mainly focuses on quantum computing hardware that is experimentally challenging to realize due to requiring quantum gates that operate at very low temperature. Instead, we demonstrate the existence of a lower performance and much lower effort island on the accuracy-vs-qubits graph that may well be experimentally accessible with room temperature optics. This high temperature "quantum computing toy model" is nevertheless interesting to study as it allows rather accessible explanations of key concepts in quantum computing, in particular interference, entanglement, and the measurement process. We specifically study the problem of classifying an example from the MNIST and Fashion-MNIST datasets, subject to the constraint that we have to make a prediction after the detection of the very first photon that passed a coherently illuminated filter showing the example. Whereas a classical set-up in which a photon is detected after falling on one of the $28\times 28$ image pixels is limited to a (maximum likelihood estimation) accuracy of $21.27\%$ for MNIST, respectively $18.27\%$ for Fashion-MNIST, we show that the theoretically achievable accuracy when exploiting inference by optically transforming the quantum state of the photon is at least $41.27\%$ for MNIST, respectively $36.14\%$ for Fashion-MNIST. We show in detail how to train the corresponding transformation with TensorFlow and also explain how this example can serve as a teaching tool for the measurement process in quantum mechanics.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングベースの機械学習は主に、極低温で動作する量子ゲートを必要とするため、実験的に実現が難しい量子コンピューティングハードウェアに焦点を当てている。 代わりに、室温光学で実験的にアクセス可能な精度-vs-qubitsグラフ上に、より低い性能とはるかに低い労力島の存在を実証する。 この高温の「量子コンピューティング玩具モデル」は、量子コンピューティングにおける重要な概念、特に干渉、絡み合い、測定プロセスについて、よりアクセスしやすい説明を可能にするため、研究は興味深い。 mnist と fashion-mnist のデータセットから例を分類する問題を特に検討し,例を示すコヒーレントに照らされたフィルタを通過した第1光子の検出後に予測しなければならないという制約について検討した。 28\times 28$の画像ピクセルの1つに落下した後に光子が検出される古典的なセットアップは、mnistが21.27\%、ファッションmnistが18.27\%、ファッションmnistが18.27\%の精度に制限されているが、光子の量子状態の光学的変換による推論を利用する場合の理論的に達成可能な精度はmnistが少なくとも41.27\%、ファッションmnistが36.14\%である。 我々は、TensorFlowで対応する変換をトレーニングする方法を詳しく説明するとともに、この例が量子力学における測定プロセスの教材となる方法を説明する。

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