論文の概要: Quantum reservoir computing: a reservoir approach toward quantum machine
learning on near-term quantum devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04890v1
- Date: Tue, 10 Nov 2020 04:45:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-24 19:13:48.809324
- Title: Quantum reservoir computing: a reservoir approach toward quantum machine
learning on near-term quantum devices
- Title(参考訳): 量子貯水池コンピューティング--短期量子デバイスにおける量子機械学習への貯水池アプローチ
- Authors: Keisuke Fujii and Kohei Nakajima
- Abstract要約: 量子貯水池コンピューティング(Quantum reservoir computing)は、時間的機械学習のように、量子システム上で複雑でリッチなダイナミクスを使用するアプローチである。
これらの量子機械学習アプローチはすべて、実験的に実現可能であり、最先端の量子デバイスに有効である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8206877486958002
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum systems have an exponentially large degree of freedom in the number
of particles and hence provide a rich dynamics that could not be simulated on
conventional computers. Quantum reservoir computing is an approach to use such
a complex and rich dynamics on the quantum systems as it is for temporal
machine learning. In this chapter, we explain quantum reservoir computing and
related approaches, quantum extreme learning machine and quantum circuit
learning, starting from a pedagogical introduction to quantum mechanics and
machine learning. All these quantum machine learning approaches are
experimentally feasible and effective on the state-of-the-art quantum devices.
- Abstract(参考訳): 量子系は粒子数において指数関数的に大きな自由度を持ち、そのため従来のコンピュータではシミュレートできないリッチなダイナミクスを提供する。
量子貯水池コンピューティング(Quantum reservoir computing)は、時間的機械学習のように、量子システム上で複雑でリッチなダイナミクスを使用するアプローチである。
本章では,量子リザーバコンピューティングと関連する手法,量子エクストリーム・ラーニング・マシンと量子回路学習について,量子力学と機械学習の教育的紹介から述べる。
これらの量子機械学習アプローチはすべて、実験的に実現可能であり、最先端の量子デバイスに有効である。
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