論文の概要: Synergic quantum generative machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13255v3
• Date: Tue, 13 Dec 2022 09:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-03 07:30:42.779416
• Title: Synergic quantum generative machine learning
• Title（参考訳）: 同期型量子生成機械学習
• Authors: Karol Bartkiewicz, Patrycja Tulewicz, Jan Roik, Karel Lemr
• Abstract要約: 提案手法は, ジェネレータと識別器の協調に依拠し, 量子交感神経生成学習と呼ぶ。 我々は,最近提案された量子生成逆学習と相乗的アプローチが好適に比較できるという数値的証拠を提示する。 量子シミュレータで得られた結果に加えて、実際のプログラマブル量子コンピュータで得られた実験結果も提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new approach towards generative quantum machine learning significantly reducing the number of hyperparameters and report on a proof-of-principle experiment demonstrating our approach. Our proposal depends on collaboration between the generators and discriminator, thus, we call it quantum synergic generative learning. We present numerical evidence that the synergic approach, in some cases, compares favorably to recently proposed quantum generative adversarial learning. In addition to the results obtained with quantum simulators, we also present experimental results obtained with an actual programmable quantum computer. We investigate how a quantum computer implementing generative learning algorithm could learn the concept of a Bell state. After completing the learning process, the network is able both to recognize and to generate an entangled state. Our approach can be treated as one possible preliminary step to understanding how the concept of quantum entanglement can be learned and demonstrated by a quantum computer.
• Abstract（参考訳）: 生成量子機械学習への新しいアプローチを導入し、ハイパーパラメータの数を著しく削減し、我々のアプローチを実証する実証実験について報告する。 本提案は,ジェネレータと判別器の協調に依存するため,量子シナジー生成学習(quantum synergic generative learning)と呼ぶ。 我々は,最近提案された量子生成逆学習と相乗的アプローチが好適に比較できるという数値的証拠を提示する。 量子シミュレータで得られた結果に加えて、実際のプログラマブル量子コンピュータで得られた実験結果も提示する。 生成学習アルゴリズムを実装した量子コンピュータがベル状態の概念を学習する方法を検討する。 学習プロセスが完了すると、ネットワークは認識し、絡み合った状態を生成することができる。 量子エンタングルメントの概念が量子コンピュータによってどのように学習され、実証されるかを理解するための予備的な段階として扱うことができる。

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