論文の概要: Efficient bit encoding of neural networks for Fock states

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08285v2
• Date: Thu, 27 May 2021 09:46:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-08 02:18:10.777460
• Title: Efficient bit encoding of neural networks for Fock states
• Title（参考訳）: Fock状態に対するニューラルネットワークの効率的なビット符号化
• Authors: Oliver K\"astle and Alexander Carmele
• Abstract要約: ニューラルネットワークの複雑さは、最大ボソン数ではなくビット符号化されたニューロンの数でしかスケールしない。 高占有状態においては、情報圧縮効率は最大に最適化された密度行列の実装を超えることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a bit encoding scheme for a highly efficient and scalable representation of bosonic Fock number states in the restricted Boltzmann machine neural network architecture. In contrast to common density matrix implementations, the complexity of the neural network scales only with the number of bit-encoded neurons rather than the maximum boson number. Crucially, in the high occupation regime its information compression efficiency is shown to surpass even maximally optimized density matrix implementations, where a projector method is used to access the sparsest Hilbert space representation available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,botzmann machine neural networkアーキテクチャにおけるbosonic fock数状態の高効率かつスケーラブルな表現のためのビット符号化方式を提案する。 一般的な密度行列の実装とは対照的に、ニューラルネットワークの複雑性は最大ボソン数ではなくビットエンコードされたニューロン数でのみスケールする。 重要となるのは、その情報圧縮効率が最大に最適化された密度行列の実装よりも優れていることであり、そこでは最短ヒルベルト空間表現へのアクセスにプロジェクター法が用いられる。

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