論文の概要: Fock State-enhanced Expressivity of Quantum Machine Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.05224v1
• Date: Mon, 12 Jul 2021 07:07:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 15:43:21.103734
• Title: Fock State-enhanced Expressivity of Quantum Machine Learning Models
• Title（参考訳）: 量子機械学習モデルのフォック状態向上表現性
• Authors: Beng Yee Gan, Daniel Leykam, and Dimitris G. Angelakis
• Abstract要約: フォトニックベースのボソニックデータエンコーディングスキームは、より少ないエンコーディング層を使用して古典的なデータポイントを埋め込む。 本稿では,必要なリソースのスケールの異なる3つの異なる雑音性中間スケール量子互換バイナリ分類法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The data-embedding process is one of the bottlenecks of quantum machine learning, potentially negating any quantum speedups. In light of this, more effective data-encoding strategies are necessary. We propose a photonic-based bosonic data-encoding scheme that embeds classical data points using fewer encoding layers and circumventing the need for nonlinear optical components by mapping the data points into the high-dimensional Fock space. The expressive power of the circuit can be controlled via the number of input photons. Our work shed some light on the unique advantages offers by quantum photonics on the expressive power of quantum machine learning models. By leveraging the photon-number dependent expressive power, we propose three different noisy intermediate-scale quantum-compatible binary classification methods with different scaling of required resources suitable for different supervised classification tasks.
• Abstract（参考訳）: データ埋め込みプロセスは、量子機械学習のボトルネックのひとつであり、量子スピードアップを否定する可能性がある。 これを踏まえ、より効果的なデータエンコーディング戦略が必要である。 本研究では,従来のデータポイントを少ない符号化層で埋め込んで,データポイントを高次元のフォック空間にマッピングすることで非線形光学部品の必要性を回避するフォトニックベースのボソニックデータエンコーディング方式を提案する。 回路の表現力は入力光子数によって制御できる。 我々の研究は、量子フォトニクスが量子機械学習モデルの表現力に持つユニークな利点に光を当てた。 光子数依存表現力を活用することで、異なる教師付き分類タスクに適したリソースのスケールの異なる3つの異なる雑音の中間スケール量子互換バイナリ分類法を提案する。

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