論文の概要: Universal Quantum Perceptrons for Quantum Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07075v2
- Date: Tue, 20 Dec 2022 15:14:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-18 07:18:42.461738
- Title: Universal Quantum Perceptrons for Quantum Machine Learning
- Title（参考訳）: 量子機械学習のためのユニバーサル量子パーセプトロン
- Authors: Rodrigo Araiza Bravo, Khadijeh Najafi, Taylor L. Patti, Xun Gao,
Susanne F. Yelin
- Abstract要約: 相互作用する量子ビットとチューナブルカップリング定数のアナログダイナミクスに基づく量子パーセプトロンを導入する。
QPは,古典的パーセプトロンの計算量に制限があるのとは対照的に,普遍的な量子計算を実現することができることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2652031472297414
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum neuromorphic computing (QNC) is a subfield of quantum machine
learning (QML) that capitalizes on inherent system dynamics. As a result, QNC
can run on contemporary, noisy quantum hardware and is poised to realize
challenging algorithms in the near term. One key element yet to be added to QNC
is the characterization of the requisite dynamics for universal quantum
neuromorphic computation. We address this issue by proposing a quantum
equivalent to the classical perceptron, a simple mathematical model for a
neuron that is the building block of various machine learning architectures. We
introduce a quantum perceptron (QP) based on the analog dynamics of interacting
qubits with tunable coupling constants. By adding tunable single-qubit
rotations to the QP, we demonstrate that a QP can realize universal quantum
computation, which contrasts sharply with the limited computational complexity
of a single classical perceptron. We show that QPs are analogous to variational
quantum algorithms (VQAs) familiar to the quantum machine learning community.
We derive the quantum neural tangent kernel of a QP and compare the QP's
trainability to the trainability of other VQAs. We discuss the advantages and
drawbacks of kernel formalism. Finally, we demonstrate the effectiveness of QPs
by applying them to numerous QML problems, including calculating the inner
products between quantum states, entanglement witnessing, and quantum
metrology.
- Abstract（参考訳）: 量子ニューロモルフィック・コンピューティング(Quantum Neuromorphic Computing、QNC)は、量子機械学習(QML)のサブフィールドであり、固有のシステムダイナミクスを生かしている。
その結果、qncは現代のノイズの多い量子ハードウェア上で動作でき、近い将来に挑戦的なアルゴリズムを実現することができる。
qncにまだ追加されていない重要な要素は、普遍的な量子ニューロモルフィック計算に必要なダイナミクスの特徴付けである。
我々は、様々な機械学習アーキテクチャの構成要素であるニューロンの単純な数学的モデルである古典パーセプトロンに匹敵する量子を提案することでこの問題に対処する。
量子パーセプトロン(QP)は、相互作用する量子ビットとチューナブル結合定数のアナログダイナミクスに基づく。
QPにチューナブルな単一量子ビット回転を加えることで、QPは単一の古典的パーセプトロンの限られた計算複雑性と対照的に、普遍的な量子計算を実現できることを示す。
量子機械学習コミュニティに精通している変分量子アルゴリズム(VQA)に類似していることを示す。
QPの量子ニューラルネットワークカーネルを導出し、QPのトレーサビリティと他のVQAのトレーサビリティを比較した。
我々はカーネル形式化の利点と欠点について論じる。
最後に,量子状態間の内積計算,絡み合い観測,量子計測など,多数のqml問題に適用することにより,qpsの有効性を示す。
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