論文の概要: How the form of weighted networks impacts quantum reservoir computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07841v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 01:50:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-19 12:52:45.264188
• Title: How the form of weighted networks impacts quantum reservoir computation
• Title（参考訳）: 重み付きネットワークの形式が量子貯水池計算に与える影響
• Authors: Aoi Hayashi, Akitada Sakurai, Shin Nishio, William J. Munro and Kae Nemoto
• Abstract要約: 量子極端貯水池計算(QERC)は、汎用的な量子ニューラルネットワークモデルである。 本稿では,その簡単な実装経路を持つ乱れ離散時間結晶に基づく単純なハミルトンモデルが,ほぼ最適性能を実現する方法を示す。
• 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: Quantum extreme reservoir computation (QERC) is a versatile quantum neural network model that combines the concepts of extreme machine learning with quantum reservoir computation. Key to QERC is the generation of a complex quantum reservoir (feature space) that does not need to be optimized for different problem instances. Originally, a periodically-driven system Hamiltonian dynamics was employed as the quantum feature map. In this work we capture how the quantum feature map is generated as the number of time-steps of the dynamics increases by a method to characterize unitary matrices in the form of weighted networks. Furthermore, to identify the key properties of the feature map that has sufficiently grown, we evaluate it with various weighted network models that could be used for the quantum reservoir in image classification situations. At last, we show how a simple Hamiltonian model based on a disordered discrete time crystal with its simple implementation route provides nearly-optimal performance while removing the necessity of programming of the quantum processor gate by gate.
• Abstract（参考訳）: quantum extreme reservoir computation (qerc) は、エクストリーム機械学習の概念と量子貯水池計算を結合した汎用量子ニューラルネットワークモデルである。 QERCの鍵となるのは、異なる問題インスタンスに最適化する必要がない複雑な量子貯水池(機能空間)の生成である。 当初、周期駆動系のハミルトン力学が量子特徴写像として用いられた。 本研究では、重み付きネットワークの形でユニタリ行列を特徴付ける手法により、ダイナミクスの時間ステップ数の増加に伴って量子特徴写像がどのように生成されるかを捉える。 さらに, 十分に成長した特徴マップの重要な特性を明らかにするために, 画像分類状況において, 量子貯留層に使用できる重み付きネットワークモデルを用いて評価を行った。 最後に、単純な実装経路を持つ乱れた離散時間結晶に基づく単純なハミルトニアンモデルが、量子プロセッサゲートをゲートごとにプログラミングする必要性をなくしながら、ほぼ最適に近い性能を提供する方法を示す。

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