論文の概要: Parametric Synthesis of Quantum Circuits for Training Perceptron Neural
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09496v1
- Date: Tue, 20 Sep 2022 06:16:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 23:39:48.689989
- Title: Parametric Synthesis of Quantum Circuits for Training Perceptron Neural
Networks
- Title（参考訳）: パーセプトロンニューラルネットワーク学習のための量子回路のパラメトリック合成
- Authors: Cesar Borisovich Pronin, Andrey Vladimirovich Ostroukh
- Abstract要約: 本稿では、知覚神経回路のトレーニングのための量子回路のパラメトリック合成法を紹介する。
回路は100量子ビットのIBM量子シミュレータ上で動作した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper showcases a method of parametric synthesis of quantum circuits for
training perceptron neural networks. Synapse weights are found using Grover's
algorithm with a modified oracle function. The results of running these
parametrically synthesized circuits for training perceptrons of three different
topologies are described. The circuits were run on a 100-qubit IBM quantum
simulator. The synthesis of quantum circuits is carried out using quantum
synthesizer "Naginata", which was developed in the scope of this work, the
source code of which is published and further documented on GitHub. The article
describes the quantum circuit synthesis algorithm for training single-layer
perceptrons. At the moment, quantum circuits are created mainly by manually
placing logic elements on lines that symbolize quantum bits. The purpose of
creating Quantum Circuit Synthesizer "Naginata" was due to the fact that even
with a slight increase in the number of operations in a quantum algorithm,
leads to the significant increase in size of the corresponding quantum circuit.
This causes serious difficulties both in creating and debugging these quantum
circuits. The purpose of our quantum synthesizer is enabling users an
opportunity to implement quantum algorithms using higher-level commands. This
is achieved by creating generic blocks for frequently used operations such as:
the adder, multiplier, digital comparator (comparison operator), etc. Thus, the
user could implement a quantum algorithm by using these generic blocks, and the
quantum synthesizer would create a suitable circuit for this algorithm, in a
format that is supported by the chosen quantum computation environment. This
approach greatly simplifies the processes of development and debugging a
quantum algorithm.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、パーセプトロンニューラルネットワークを訓練するための量子回路のパラメトリック合成法を示す。
シナプス重みは、修正されたoracle関数を持つgroverのアルゴリズムを用いて見出される。
3つの異なる位相のパーセプトロンを訓練するためのパラメトリック合成回路の実行結果について述べる。
回路は100量子ビットのIBM量子シミュレータ上で動作した。
量子回路の合成は、この研究の範囲内で開発された量子シンセサイザ「ナギナタ」を用いて行われ、ソースコードが公開され、さらにgithubにドキュメント化されている。
この記事では、単一層パーセプトロンをトレーニングするための量子回路合成アルゴリズムについて述べる。
量子回路は、主に量子ビットを象徴する線上に論理要素を手動で配置することによって作られる。
量子回路合成器"Naginata"を作成する目的は、量子アルゴリズムにおける演算数がわずかに増加しても、対応する量子回路のサイズが大幅に増加するという事実による。
これにより、これらの量子回路の作成とデバッグが困難になる。
量子シンセサイザの目的は、ユーザが高レベルコマンドを使って量子アルゴリズムを実装する機会を提供することです。
これは、加算器、乗算器、デジタルコンパレータ(比較演算子)など、頻繁に使用される操作のためのジェネリックブロックを作成することで実現される。
したがって、ユーザーはこれらの汎用ブロックを用いて量子アルゴリズムを実装でき、量子シンセサイザーは選択された量子計算環境によってサポートされているフォーマットで、このアルゴリズムに適した回路を作成することになる。
このアプローチは量子アルゴリズムの開発とデバッグのプロセスを大幅に単純化する。
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