論文の概要: Efficient trainability of linear optical modules in quantum optical
neural networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.09173v3
- Date: Fri, 4 Jun 2021 18:00:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 12:06:38.608858
- Title: Efficient trainability of linear optical modules in quantum optical
neural networks
- Title(参考訳): 量子光ニューラルネットワークにおける線形光モジュールの効率的なトレーサビリティ
- Authors: T.J. Volkoff
- Abstract要約: m$モードのコヒーレント光は、総強度が$m$でサブ線形にスケールした場合、効率的にコンパイル可能であることを示す。
さらに,$m$で指数関数的にエネルギーが消滅しない入力状態に対する正の二次ハミルトニアン平均場エネルギー推定のための,$m$モード線形量子回路の効率的なトレーニング性を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The existence of "barren plateau landscapes" for generic discrete variable
quantum neural networks, which obstructs efficient gradient-based optimization
of cost functions defined by global measurements, would be surprising in the
case of generic linear optical modules in quantum optical neural networks due
to the tunability of the intensity of continuous variable states and the
relevant unitary group having exponentially smaller dimension. We demonstrate
that coherent light in $m$ modes can be generically compiled efficiently if the
total intensity scales sublinearly with $m$, and extend this result to cost
functions based on homodyne, heterodyne, or photon detection measurement
statistics, and to noisy cost functions in the presence of attenuation. We
further demonstrate efficient trainability of $m$ mode linear optical quantum
circuits for variational mean field energy estimation of positive quadratic
Hamiltonians for input states that do not have energy exponentially vanishing
with $m$.
- Abstract(参考訳): 大域的な測定で定義されるコスト関数の効率的な勾配に基づく最適化を阻害する、ジェネリック離散変数量子ニューラルネットワークのための「バレンプラトーランドス」の存在は、連続変数の強度のチューナビリティと指数的に小さい次元を持つ関連するユニタリ群のために量子光学ニューラルネットワークにおけるジェネリック線形光学モジュールの場合、驚くべきことである。
我々は,m$モードにおけるコヒーレント光の総強度が$m$とサブリニアにスケールすると,効率よくコヒーレント光を効率よくコンパイルできることを示し,この結果をホモダイン,ヘテロダイン,光子検出測定統計に基づくコスト関数に拡張し,減衰の存在下でのコスト関数に拡張する。
さらに,$m$で指数関数的にエネルギーが消滅しない入力状態に対する正の二次ハミルトニアン平均場エネルギー推定のための,$m$モード線形量子回路の効率的なトレーニング性を示す。
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