論文の概要: Experimental Quantum End-to-End Learning on a Superconducting Processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09080v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 04:30:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-21 21:00:45.649843
• Title: Experimental Quantum End-to-End Learning on a Superconducting Processor
• Title（参考訳）: 超伝導プロセッサを用いた量子終端学習実験
• Authors: Xiaoxuan Pan, Xi Cao, Weiting Wang, Ziyue Hua, Weizhou Cai, Xuegang Li, Haiyan Wang, Jiaqi Hu, Yipu Song, Dong-Ling Deng, Chang-Ling Zou, Re-Bing Wu, Luyan Sun
• Abstract要約: 超伝導プロセッサ上で量子エンド・ツー・エンドの機械学習を初めて実験的に実現したことを報告する。 トレーニングされたモデルは、2つの手書き桁(2量子ビット)に対して98%の精度を達成でき、MNISTデータベースでは4桁(3量子ビット)に対して89%の精度を達成できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.823530551338544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning can be substantially powered by a quantum computer owing to its huge Hilbert space and inherent quantum parallelism. In the pursuit of quantum advantages for machine learning with noisy intermediate-scale quantum devices, it was proposed that the learning model can be designed in an end-to-end fashion, i.e., the quantum ansatz is parameterized by directly manipulable control pulses without circuit design and compilation. Such gate-free models are hardware friendly and can fully exploit limited quantum resources. Here, we report the first experimental realization of quantum end-to-end machine learning on a superconducting processor. The trained model can achieve 98% recognition accuracy for two handwritten digits (via two qubits) and 89% for four digits (via three qubits) in the MNIST (Mixed National Institute of Standards and Technology) database. The experimental results exhibit the great potential of quantum end-to-end learning for resolving complex real-world tasks when more qubits are available.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、その巨大なヒルベルト空間と固有の量子並列性により、実質的に量子コンピュータによって駆動される。 雑音中規模量子デバイスを用いた機械学習の量子長所を求めて、学習モデルはエンドツーエンドで設計できる、すなわち量子アンサッツは回路設計やコンパイルなしで直接操作可能な制御パルスによってパラメータ化できる、という提案を行った。 このようなゲートフリーモデルはハードウェアフレンドリーであり、限られた量子資源を完全に活用することができる。 本稿では、超伝導プロセッサ上での量子エンドツーエンド機械学習を初めて実験的に実現する。 トレーニングされたモデルは、mnist(mixed national institute of standards and technology)データベースで、2つの手書き桁(2つのキュービット)、89%が4桁(3つのキュービット)で98%の認識精度を達成できる。 実験結果は、より多くの量子ビットが利用可能であれば、複雑な現実世界のタスクを解くための量子エンドツーエンド学習の大きな可能性を示している。

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