論文の概要: Realization of a quantum neural network using repeat-until-success circuits in a superconducting quantum processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10742v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 03:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-09 04:25:00.393653
• Title: Realization of a quantum neural network using repeat-until-success circuits in a superconducting quantum processor
• Title（参考訳）: 超伝導量子プロセッサにおける繰り返しアンティルサクセス回路を用いた量子ニューラルネットワークの実現
• Authors: M. S. Moreira, G. G. Guerreschi, W. Vlothuizen, J. F. Marques, J. van Straten, S. P. Premaratne, X. Zou, H. Ali, N. Muthusubramanian, C. Zachariadis, J. van Someren, M. Beekman, N. Haider, A. Bruno, C. G. Almudever, A. Y. Matsuura, and L. DiCarlo
• Abstract要約: 本稿では、リアルタイム制御-フローフィードバックによって実現されたリピート・アンティル・サクセス回路を用いて、非線形活性化機能を持つ量子ニューロンを実現する。 例えば、2ビットから1ビットのブール関数をすべて学習できる最小限のフィードフォワード量子ニューラルネットワークを構築する。 このモデルは非線形分類を行い、全ての入力の最大重ね合わせからなる単一のトレーニング状態の複数のコピーから効果的に学習する。
• 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: Artificial neural networks are becoming an integral part of digital solutions to complex problems. However, employing neural networks on quantum processors faces challenges related to the implementation of non-linear functions using quantum circuits. In this paper, we use repeat-until-success circuits enabled by real-time control-flow feedback to realize quantum neurons with non-linear activation functions. These neurons constitute elementary building blocks that can be arranged in a variety of layouts to carry out deep learning tasks quantum coherently. As an example, we construct a minimal feedforward quantum neural network capable of learning all 2-to-1-bit Boolean functions by optimization of network activation parameters within the supervised-learning paradigm. This model is shown to perform non-linear classification and effectively learns from multiple copies of a single training state consisting of the maximal superposition of all inputs.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、複雑な問題に対するデジタルソリューションの不可欠な部分になりつつある。 しかし、量子プロセッサへのニューラルネットワークの導入は、量子回路を用いた非線形関数の実装に関する課題に直面している。 本稿では,リアルタイム制御フローフィードバックによって実現される繰り返しアンティルサクセス回路を用いて,非線形活性化関数を持つ量子ニューロンを実現する。 これらのニューロンは、ディープラーニングタスクを量子コヒーレントに実行するために、さまざまなレイアウトで配置できる基本構成要素を構成する。 例えば、教師付き学習パラダイムにおけるネットワーク活性化パラメータの最適化により、2ビットから1ビットのブール関数をすべて学習できる最小フィードフォワード量子ニューラルネットワークを構築する。 このモデルは非線形分類を行い、全ての入力の最大重ね合わせからなる単一のトレーニング状態の複数のコピーから効果的に学習する。

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