論文の概要: Quantum Deformed Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11189v2
• Date: Wed, 25 Nov 2020 16:36:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 00:53:39.673205
• Title: Quantum Deformed Neural Networks
• Title（参考訳）: 量子変形型ニューラルネットワーク
• Authors: Roberto Bondesan, Max Welling
• Abstract要約: 我々は,量子コンピュータ上で効率的に動作するように設計された新しい量子ニューラルネットワーク層を開発した。 入力状態の絡み合いに制限された場合、古典的なコンピュータでシミュレートすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.71196337378022
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We develop a new quantum neural network layer designed to run efficiently on a quantum computer but that can be simulated on a classical computer when restricted in the way it entangles input states. We first ask how a classical neural network architecture, both fully connected or convolutional, can be executed on a quantum computer using quantum phase estimation. We then deform the classical layer into a quantum design which entangles activations and weights into quantum superpositions. While the full model would need the exponential speedups delivered by a quantum computer, a restricted class of designs represent interesting new classical network layers that still use quantum features. We show that these quantum deformed neural networks can be trained and executed on normal data such as images, and even classically deliver modest improvements over standard architectures.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ上で効率的に動作するように設計された新しい量子ニューラルネットワーク層を開発したが、入力状態の絡み合い方で制限された場合、古典的コンピュータ上でシミュレートすることができる。 まず,量子位相推定を用いた量子コンピュータ上で,古典的ニューラルネットワークアーキテクチャ(完全連結あるいは畳み込み)がどのように実行できるかを問う。 その後、古典層を量子設計に変形し、活性化と重みを量子重ね合わせする。 完全なモデルは量子コンピュータによって提供される指数関数的なスピードアップを必要とするが、制限された設計のクラスは、まだ量子機能を使用する興味深い新しい古典的ネットワーク層を表している。 これらの量子変形ニューラルネットワークは、画像などの通常のデータ上でトレーニングや実行が可能であり、古典的には標準アーキテクチャよりも適度に改善されている。

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