論文の概要: Combinatorial optimization solving by coherent Ising machines based on spiking neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07502v1
• Date: Tue, 16 Aug 2022 02:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-17 12:25:23.192984
• Title: Combinatorial optimization solving by coherent Ising machines based on spiking neural networks
• Title（参考訳）: スパイクニューラルネットワークに基づくコヒーレントIsingマシンによる組合せ最適化
• Authors: Bo Lu, Yong-Pan Gao, Kai Wen, Chuan Wang
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワークは、インテリジェンスレベルを改善し、量子コンピューティングのアドバテージを提供すると考えられている、ニューロモルフィックコンピューティングの一種である。 本稿では,光スパイクニューラルネットワークを設計することでこの問題に対処し,特に最適化問題において退化速度の高速化に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.971707043961823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural network is a kind of neuromorphic computing which is believed to improve on the level of intelligence and provide advabtages for quantum computing. In this work, we address this issue by designing an optical spiking neural network and prove that it can be used to accelerate the speed of computation, especially on the combinatorial optimization problems. Here the spiking neural network is constructed by the antisymmetrically coupled degenerate optical parametric oscillator pulses and dissipative pulses. A nonlinear transfer function is chosen to mitigate amplitude inhomogeneities and destabilize the resulting local minima according to the dynamical behavior of spiking neurons. It is numerically proved that the spiking neural network-coherent Ising machines has excellent performance on combinatorial optimization problems, for which is expected to offer a new applications for neural computing and optical computing.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワークは、インテリジェンスレベルを改善し、量子コンピューティングのアドバテージを提供すると考えられている、ニューロモルフィックコンピューティングの一種である。 本稿では,光スパイキングニューラルネットワークを設計することでこの問題に対処し,特に組合せ最適化問題において,計算の高速化に有効であることを示す。 ここで、スパイキングニューラルネットワークは、反対称結合縮退光パラメトリック発振器パルスと散逸パルスによって構成される。 非線形伝達関数は、振幅の不均一性を緩和し、スパイキングニューロンの動的挙動に応じて結果の局所的なミニマを不安定化する。 スパイクニューラルネットワークコヒーレントイジングマシンは組合せ最適化問題において優れた性能を有しており,ニューラルコンピューティングと光コンピューティングに新たな応用が期待されている。

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