論文の概要: Direct implementation of a perceptron in superconducting circuit quantum hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12669v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 17:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 23:46:46.953487
• Title: Direct implementation of a perceptron in superconducting circuit quantum hardware
• Title（参考訳）: 超伝導回路量子ハードウェアにおけるパーセプトロンの直接実装
• Authors: Marek Pechal, Federico Roy, Samuel A. Wilkinson, Gian Salis, Max Werninghaus, Michael J. Hartmann and Stefan Filipp
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワークの基本構成ブロックとして古典的パーセプトロンの作用を一般化する,断熱制御ゲートの超伝導量子ビット実装を実証する。 量子ハードウェアにおけるパーセプトロンとして直接実装されることが示されるため、適切な標準ゲートと組み合わせることで、より強力な量子ニューラルネットワークが実現される可能性がある。
• 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 utility of classical neural networks as universal approximators suggests that their quantum analogues could play an important role in quantum generalizations of machine-learning methods. Inspired by the proposal in [Torrontegui and Garc\'ia-Ripoll 2019 EPL 125 30004], we demonstrate a superconducting qubit implementation of an adiabatic controlled gate, which generalizes the action of a classical perceptron as the basic building block of a quantum neural network. We show full control over the steepness of the perceptron activation function, the input weight and the bias by tuning the adiabatic gate length, the coupling between the qubits and the frequency of the applied drive, respectively. In its general form, the gate realizes a multi-qubit entangling operation in a single step, whose decomposition into single- and two-qubit gates would require a number of gates that is exponential in the number of qubits. Its demonstrated direct implementation as perceptron in quantum hardware may therefore lead to more powerful quantum neural networks when combined with suitable additional standard gates.
• Abstract（参考訳）: 普遍近似器としての古典的ニューラルネットワークの有用性は、それらの量子アナログが機械学習法の量子一般化において重要な役割を果たすことを示唆している。 我々は,[torrontegui and garc\'ia-ripoll 2019 epl 125 30004]の提案に触発されて,量子ニューラルネットワークの基本構成要素としての古典的パーセプトロンの作用を一般化した断熱制御ゲートの超伝導量子ビット実装を実証する。 本報告では, アクセプトロン活性化関数の急勾配, 入力重み, バイアスの制御を, 断熱ゲート長, 量子ビット間の結合, 印加ドライブの周波数をそれぞれ調整することにより行った。 一般に、ゲートは1つのステップで複数ビットの絡み合う操作を実現し、その1つのステップと2つのキュービットのゲートへの分解は、キュービットの数で指数関数的な複数のゲートを必要とする。 したがって、量子ハードウェアにおける直接的実装は、適切な追加の標準ゲートと組み合わせることで、より強力な量子ニューラルネットワークをもたらす可能性がある。

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