論文の概要: Quantum autoencoders with enhanced data encoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.06599v3
- Date: Mon, 12 Jul 2021 16:36:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-29 04:55:57.261125
- Title: Quantum autoencoders with enhanced data encoding
- Title（参考訳）: 拡張データ符号化による量子オートエンコーダ
- Authors: Carlos Bravo-Prieto
- Abstract要約: 拡張機能量子オートエンコーダ(EF-QAE)は、異なるモデルの量子状態をより忠実に圧縮できる変分量子アルゴリズムである。
EF-QAEは、同じ量の量子リソースを使用する標準量子オートエンコーダと比較して性能が向上することを示す。
- 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: We present the enhanced feature quantum autoencoder, or EF-QAE, a variational
quantum algorithm capable of compressing quantum states of different models
with higher fidelity. The key idea of the algorithm is to define a
parameterized quantum circuit that depends upon adjustable parameters and a
feature vector that characterizes such a model. We assess the validity of the
method in simulations by compressing ground states of the Ising model and
classical handwritten digits. The results show that EF-QAE improves the
performance compared to the standard quantum autoencoder using the same amount
of quantum resources, but at the expense of additional classical optimization.
Therefore, EF-QAE makes the task of compressing quantum information better
suited to be implemented in near-term quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,改良型量子オートエンコーダ(ef-qae)という,異なるモデルの量子状態を高い忠実度で圧縮可能な変分量子アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの鍵となる考え方は、調整可能なパラメータとそのようなモデルを特徴づける特徴ベクトルに依存するパラメータ化量子回路を定義することである。
我々はIsingモデルと古典的手書き数字の基底状態を圧縮することによりシミュレーションにおける手法の有効性を評価する。
その結果、EF-QAEは、同じ量の量子リソースを使用する標準的な量子オートエンコーダと比較して性能を向上するが、さらに古典的な最適化を犠牲にしていることがわかった。
したがって、EF-QAEは、短期量子デバイスで実装されるのに適した量子情報を圧縮する作業を行う。
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