論文の概要: Learning Quantum Processes with Memory -- Quantum Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08167v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 16:58:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 14:29:57.450501
• Title: Learning Quantum Processes with Memory -- Quantum Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: メモリによる量子プロセスの学習-量子リカレントニューラルネットワーク
• Authors: Dmytro Bondarenko and Robert Salzmann and Viktoria-S. Schmiesing
• Abstract要約: 本稿では,散逸性量子ニューラルネットワークに基づく完全量子リカレントニューラルネットワークを提案する。 これらのアルゴリズムが複雑な量子過程をメモリで学習する可能性を実証する。 数値シミュレーションにより、我々の量子リカレントニューラルネットワークは、小さなトレーニングセットから一般化する顕著な能力を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recurrent neural networks play an important role in both research and industry. With the advent of quantum machine learning, the quantisation of recurrent neural networks has become recently relevant. We propose fully quantum recurrent neural networks, based on dissipative quantum neural networks, capable of learning general causal quantum automata. A quantum training algorithm is proposed and classical simulations for the case of product outputs with the fidelity as cost function are carried out. We thereby demonstrate the potential of these algorithms to learn complex quantum processes with memory in terms of the exemplary delay channel, the time evolution of quantum states governed by a time-dependent Hamiltonian, and high- and low-frequency noise mitigation. Numerical simulations indicate that our quantum recurrent neural networks exhibit a striking ability to generalise from small training sets.
• Abstract（参考訳）: リカレントニューラルネットワークは、研究と産業の両方において重要な役割を果たす。 量子機械学習の出現により、リカレントニューラルネットワークの量子化が近年重要になっている。 本研究では,分散量子ニューラルネットワークに基づく完全量子リカレントニューラルネットワークを提案し,汎用因果量子オートマトンを学習する。 量子トレーニングアルゴリズムを提案し、コスト関数として忠実性を持つ製品出力の場合の古典的なシミュレーションを行う。 これにより、時間依存ハミルトニアンが支配する量子状態の時間発展、高周波数および低周波ノイズ緩和といった、メモリを持つ複雑な量子過程を学習するアルゴリズムの可能性を実証する。 数値シミュレーションにより、我々の量子リカレントニューラルネットワークは、小さなトレーニングセットから一般化する顕著な能力を示すことが示された。

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