論文の概要: Mutual Reinforcement between Neural Networks and Quantum Physics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.13273v2
- Date: Mon, 14 Feb 2022 18:30:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 07:04:08.850185
- Title: Mutual Reinforcement between Neural Networks and Quantum Physics
- Title(参考訳): ニューラルネットワークと量子物理学の相互強化
- Authors: Yue Ban, Javier Echanobe, Erik Torrontegui, Jorge Casanova
- Abstract要約: 量子機械学習は、量子力学と機械学習の共生から生まれる。
古典的な機械学習を量子物理学問題に適用するためのツールとして使う。
量子パーセプトロンの力学に基づく量子ニューラルネットワークの設計と、短絡の断熱への応用は、短時間の動作時間と堅牢な性能をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum machine learning emerges from the symbiosis of quantum mechanics and
machine learning. In particular, the latter gets displayed in quantum sciences
as: (i) the use of classical machine learning as a tool applied to quantum
physics problems, (ii) or the use of quantum resources such as superposition,
entanglement, or quantum optimization protocols to enhance the performance of
classification and regression tasks compare to their classical counterparts.
This paper reviews examples in these two scenarios. On the one hand, a
classical neural network is applied to design a new quantum sensing protocol.
On the other hand, the design of a quantum neural network based on the dynamics
of a quantum perceptron with the application of shortcuts to adiabaticity gives
rise to a short operation time and robust performance. These examples
demonstrate the mutual reinforcement of both neural networks and quantum
physics.
- Abstract(参考訳): 量子機械学習は、量子力学と機械学習の共生から生まれる。
特に後者は量子科学で次のように表示されます。
(i)古典的機械学習を量子物理学問題に適用するツールとして用いること。
(ii)又は重ね合わせ、絡み合い、量子最適化プロトコルなどの量子資源の使用により、分類や回帰タスクの性能が従来のものと比較して向上する。
この2つのシナリオの例をレビューする。
一方で、新しい量子センシングプロトコルを設計するために、古典的なニューラルネットワークが適用される。
一方、量子パーセプトロンのダイナミクスに基づく量子ニューラルネットワークの設計は、断熱性へのショートカットの適用により、動作時間の短縮とロバストな性能をもたらす。
これらの例は、ニューラルネットワークと量子物理学の相互強化を示している。
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