論文の概要: Experimental verification of the quantum nature of a neural network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07577v1
- Date: Tue, 23 Aug 2022 06:33:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 17:58:18.227657
- Title: Experimental verification of the quantum nature of a neural network
- Title(参考訳): ニューラルネットワークの量子性に関する実験的検証
- Authors: Andrei T. Patrascu
- Abstract要約: 以前の記事では、古典的なニューラルネットワークは量子特性を持ち、自身の構造は絡み合っているかもしれないと言及しました。
現在疑問視されているのは、そのような量子的性質が他の系を絡めるのに使えるかどうかである。
- 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: In my previous article I mentioned for the first time that a classical neural
network may have quantum properties as its own structure may be entangled. The
question one may ask now is whether such a quantum property can be used to
entangle other systems? The answer should be yes, as shown in what follows.
- Abstract(参考訳): 前回の記事では、古典的ニューラルネットワークが量子特性を持ち、その構造が絡み合う可能性があることを初めて言及しました。
今疑問に思うのは、そのような量子特性が他のシステムを絡めるのに使えるかどうかだ。
以下で示すように、答えはイエスであるべきです。
関連論文リスト
- Deep Quantum Graph Dreaming: Deciphering Neural Network Insights into
Quantum Experiments [0.5242869847419834]
ニューラルネットワークが量子光学実験で何を学ぶかを調べるために、$inception$または$deep$$dreaming$というテクニックを使用します。
私たちのストーリーは、量子システムの特性に関するディープニューラルネットワークのトレーニングから始まります。
ネットワークは、量子システムの特性の初期分布をシフトすることができ、ニューラルネットワークの学習戦略を概念化できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-13T16:13:54Z) - Are classical neural networks quantum? [0.0]
ニューラルネットワークは、波動関数の近似として、多くの粒子系の状態空間の探索を改善するために使用されている。
ここでは、システムを量子化する理由と、ニューラルネットワークが量子残基を持つと解釈できる範囲について論じます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T09:33:51Z) - Parametrized constant-depth quantum neuron [56.51261027148046]
本稿では,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。
ここでは、指数的に大きい空間にテンソル積特徴写像を適用するニューロンについて述べる。
パラメトリゼーションにより、提案されたニューロンは、既存のニューロンが適合できない基礎となるパターンを最適に適合させることができることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-25T04:57:41Z) - Exploration of Quantum Neural Architecture by Mixing Quantum Neuron
Designs [23.747282946165097]
本稿では、量子ニューロン設計を混合して量子ニューラルアーキテクチャを構築するための最初の試みを行う。
既存の量子ニューロンの設計は、変動量子回路(VQC)や量子フロー(QuantumFlow)のニューロンなど、かなり異なるが相補的なものである。
我々はこれらを混ぜ合わせて,コストのかかる測定を伴わずにシームレスに接続する方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-08T17:47:54Z) - About the description of physical reality of Bell's experiment [91.3755431537592]
ローカルリアリズムの最も単純な形式に対応する隠れ変数モデルが最近導入された。
これは、より理想的なベルの実験のための量子力学の予測を再現する。
新しいタイプの量子コンピュータはまだ存在せず、理論上さえ存在しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-06T15:55:13Z) - On quantum neural networks [91.3755431537592]
量子ニューラルネットワークの概念は、その最も一般的な関数の観点から定義されるべきである。
我々の推論は、量子力学におけるファインマン経路積分定式化の利用に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-12T18:30:30Z) - The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep
Learning [84.33745072274942]
線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。
ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-08T17:24:29Z) - Quantum Deformed Neural Networks [83.71196337378022]
我々は,量子コンピュータ上で効率的に動作するように設計された新しい量子ニューラルネットワーク層を開発した。
入力状態の絡み合いに制限された場合、古典的なコンピュータでシミュレートすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-21T09:46:12Z) - Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。
我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-31T07:40:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。