論文の概要: Experimental quantum memristor
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04867v2
- Date: Mon, 17 May 2021 18:26:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-31 21:06:46.761369
- Title: Experimental quantum memristor
- Title（参考訳）: 実験的量子memristor
- Authors: Michele Spagnolo, Joshua Morris, Simone Piacentini, Michael
Antesberger, Francesco Massa, Francesco Ceccarelli, Andrea Crespi, Roberto
Osellame and Philip Walther
- Abstract要約: 我々は、集積フォトニクスと単一光子に作用する新しい量子光学メムリスタを、実験的に導入し、実証する。
私たちのデバイスは、即時および短期的な量子ニューロモルフィックアーキテクチャの構築ブロックになる可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5396401833457565
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computer technology harnesses the features of quantum physics for
revolutionizing information processing and computing. As such, quantum
computers use physical quantum gates that process information unitarily, even
though the final computing steps might be measurement-based or non-unitary. The
applications of quantum computers cover diverse areas, reaching from well-known
quantum algorithms to quantum machine learning and quantum neural networks. The
last of these is of particular interest by belonging to the promising field of
artificial intelligence. However, quantum neural networks are technologically
challenging as the underlying computation requires non-unitary operations for
mimicking the behavior of neurons. A landmark development for classical neural
networks was the realization of memory-resistors, or "memristors". These are
passive circuit elements that keep a memory of their past states in the form of
a resistive hysteresis and thus provide access to nonlinear gate operations.
The quest for realising a quantum memristor led to a few proposals, all of
which face limited technological practicality. Here we introduce and
experimentally demonstrate a novel quantum-optical memristor that is based on
integrated photonics and acts on single photons. We characterize its memristive
behavior and underline the practical potential of our device by numerically
simulating instances of quantum reservoir computing, where we predict an
advantage in the use of our quantum memristor over classical architectures.
Given recent progress in the realization of photonic circuits for neural
networks applications, our device could become a building block of immediate
and near-term quantum neuromorphic architectures.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータ技術は、情報処理とコンピューティングに革命をもたらす量子物理学の特徴を生かしている。
したがって、量子コンピュータは物理量子ゲートを使用して情報を一元的に処理するが、最終的な計算ステップは測定ベースか非ユニタリかである。
量子コンピュータの応用は、よく知られた量子アルゴリズムから量子機械学習や量子ニューラルネットワークまで、様々な分野をカバーする。
それらのうち最後のものは、人工知能の有望な分野に属することで特に興味深い。
しかし、量子ニューラルネットワークは、ニューロンの挙動を模倣するために非ユニタリ操作を必要とするため、技術的に困難である。
古典的ニューラルネットワークの目覚ましい発展は、メモリ抵抗体(memristors)の実現であった。
これらは、過去の状態の記憶を抵抗性ヒステリシスの形で保持し、非線形ゲート操作へのアクセスを提供する受動的回路要素である。
量子メートル法を実現するための探究はいくつかの提案を導いており、これらは全て技術的実用性に制限されている。
ここでは、集積フォトニクスと単一光子に作用する新しい量子光学メムリスタを紹介し、実験的に示す。
我々は,その記憶的動作を特徴付け,量子貯留層計算のインスタンスを数値シミュレーションし,古典的アーキテクチャに対する量子memristorの使用の利点を予測することにより,デバイス実用可能性の基礎となる。
ニューラルネットワーク用フォトニック回路の最近の進歩を考えると、このデバイスは即時および短期の量子ニューロモルフィックアーキテクチャの基盤となるかもしれない。
関連論文リスト
- Transforming Traditional Neural Networks into Neuromorphic Quantum-Cognitive Models: A Tutorial with Applications [0.0]
本稿では,従来のニューラルネットワークをニューロモルフィック量子モデルに変換する方法について述べる。
これらの量子機械学習変換のいくつかの例を示し、その応用の可能性を探る。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-10T11:00:48Z) - Quantum data learning for quantum simulations in high-energy physics [55.41644538483948]
本研究では,高エネルギー物理における量子データ学習の実践的問題への適用性について検討する。
我々は、量子畳み込みニューラルネットワークに基づくアンサッツを用いて、基底状態の量子位相を認識できることを数値的に示す。
これらのベンチマークで示された非自明な学習特性の観察は、高エネルギー物理学における量子データ学習アーキテクチャのさらなる探求の動機となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-29T18:00:01Z) - Quantum Machine Learning: from physics to software engineering [58.720142291102135]
古典的な機械学習アプローチが量子コンピュータの設備改善にどのように役立つかを示す。
量子アルゴリズムと量子コンピュータは、古典的な機械学習タスクを解くのにどのように役立つかについて議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-04T23:37:45Z) - Quantum Neural Network Classifiers: A Tutorial [1.4567067583556714]
我々は、パラメータ化量子回路の形で量子ニューラルネットワークに焦点を当てる。
我々は主に、教師付き学習タスクのための量子ニューラルネットワークの異なる構造と符号化戦略について議論する。
Julia言語で記述された量子シミュレーションパッケージであるYoo.jlを使って、パフォーマンスをベンチマークする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-06T18:00:01Z) - Parametrized constant-depth quantum neuron [56.51261027148046]
本稿では,カーネルマシンをベースとした量子ニューロン構築フレームワークを提案する。
ここでは、指数的に大きい空間にテンソル積特徴写像を適用するニューロンについて述べる。
パラメトリゼーションにより、提案されたニューロンは、既存のニューロンが適合できない基礎となるパターンを最適に適合させることができることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-25T04:57:41Z) - Quantum activation functions for quantum neural networks [0.0]
情報を符号化する状態を測定することなく、必要な精度で解析関数を近似する方法を示す。
この結果は,ゲートモデル量子コンピュータのアーキテクチャにおける人工ニューラルネットワークの科学を再放送するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-10T23:55:49Z) - The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z) - Quantum walk processes in quantum devices [55.41644538483948]
グラフ上の量子ウォークを量子回路として表現する方法を研究する。
提案手法は,量子ウォークアルゴリズムを量子コンピュータ上で効率的に実装する方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T18:04:16Z) - Quantum Deformed Neural Networks [83.71196337378022]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-21T09:46:12Z) - Simulation of memristive synapses and neuromorphic computing on a
quantum computer [5.625946422295428]
経験的挙動を示すユニタリ量子ゲートを提案する。
量子相と量子状態を符号化する長期可塑性に依存するヒステリシスが観測される。
結果は、脳にインスパイアされた量子コンピューティングへの道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-19T03:15:25Z) - Quantum neuromorphic computing [2.817412580574242]
量子ニューロモルフィックコンピューティングは、脳にインスパイアされた量子ハードウェアにニューラルネットワークを物理的に実装し、計算を高速化する。
いくつかのアプローチはパラメタライズド量子回路に基づいており、ニューラルネットワークにインスパイアされたアルゴリズムを使ってトレーニングしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-26T17:18:54Z) - Quantum Computation [0.0]
量子計算の中核となる原理と応用分野について論じ,要約する。
物理系の挙動に対する計算のマッピングは歴史的課題である。
量子コンピュータが正しく機能するために必要な技術を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T11:57:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。