論文の概要: Parametrized constant-depth quantum neuron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12496v2
• Date: Tue, 26 Apr 2022 22:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-23 23:44:14.750507
• Title: Parametrized constant-depth quantum neuron
• Title（参考訳）: パラメタナイズド定数深部量子ニューロン
• Authors: Jonathan H. A. de Carvalho, Fernando M. de Paula Neto
• Abstract要約: 本稿では,実際の量子デバイスを含む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。 提案したニューロンは、基本量子ビットゲートの線形数を持つ一定深さの回路によって実装される。 パラメトリゼーションにより、提案されたニューロンが既存のニューロンが適合できない基礎的なパターンに適合できることが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.27542864367821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum computing has been revolutionizing the development of algorithms. However, only noisy intermediate-scale quantum devices are available currently, which imposes several restrictions on the circuit implementation of quantum algorithms. In this paper, we propose a framework that builds quantum neurons based on kernel machines, including on actual quantum devices. Previous schemes are particular cases of our generalized framework, where quantum neurons differ from each other by their feature space mappings. Under that framework, we present a neuron that applies a tensor-product feature mapping to an exponentially larger space. The proposed neuron is implemented by a circuit of constant depth with a linear number of elementary single-qubit gates. The existing neuron applies a phase-based feature mapping with an exponentially expensive circuit implementation, even using multi-qubit gates. Additionally, the proposed neuron has parameters that can change its activation function shape. Here, we show the activation function shape of each quantum neuron. It turns out that parametrization allows the proposed neuron to fit underlying patterns that the existing neuron cannot fit. As a result, the proposed neuron produces optimal solutions for the six classification problems addressed here, while the existing neuron only solves two of them. Finally, we demonstrate the feasibility of those quantum neuron solutions on a quantum simulator.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングはアルゴリズムの開発に革命をもたらした。 しかし、ノイズの多い中間スケール量子デバイスのみが現在利用可能であり、量子アルゴリズムの回路実装にいくつかの制限が課されている。 本稿では,実際の量子デバイスを含む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。 従来のスキームは一般化された枠組みの特別な場合であり、量子ニューロンは特徴空間マッピングによって互いに異なる。 その枠組みの下で、テンソル-積特徴写像を指数関数的に大きい空間に適用するニューロンを示す。 提案したニューロンは、基本量子ビットゲートの線形数を持つ一定深さの回路によって実装される。 既存のニューロンは、複数の量子ビットゲートを使用しても指数関数的に高価な回路実装と位相ベースの特徴マッピングを適用する。 さらに、提案したニューロンは活性化関数の形状を変えるパラメータを持つ。 ここでは、各量子ニューロンの活性化関数形状を示す。 パラメトリゼーションにより、提案されたニューロンが既存のニューロンが適合できない基礎となるパターンに適合することが判明した。 その結果、提案したニューロンは6つの分類問題に対して最適解を生成する一方、既存のニューロンは2つしか解けない。 最後に,量子シミュレータ上でこれらの量子ニューロン解の実現可能性を示す。

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