論文の概要: Multi-Valued Quantum Neurons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02018v5
• Date: Tue, 6 Feb 2024 10:45:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 20:48:33.918202
• Title: Multi-Valued Quantum Neurons
• Title（参考訳）: 多値量子ニューロン
• Authors: M. W. AlMasri
• Abstract要約: 多値量子ニューロンに基づく量子ニューラルネットワーク(QNN)は、複雑な重み、入力、単位のルートで符号化された出力で構築することができる。 我々の構造は量子系のエネルギースペクトルを分析するのに利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The multiple-valued quantum logic is formulated systematically such that the truth values are represented naturally as unique roots of unity placed on the unit circle. Consequently, multi-valued quantum neuron (MVQN) is based on the principles of multiple-valued threshold logic over the field of complex numbers. The training of MVQN is reduced to the movement along the unit circle. A quantum neural network (QNN) based on multi-valued quantum neurons can be constructed with complex weights, inputs, and outputs encoded by roots of unity and an activation function that maps the complex plane into the unit circle. Such neural networks enjoy fast convergence and higher functionalities compared with quantum neural networks based on binary input with the same number of neurons and layers. Our construction can be used in analyzing the energy spectrum of quantum systems. Possible practical applications can be found using the quantum neural networks built from orbital angular momentum (OAM) of light or multi-level systems such as molecular spin qudits.
• Abstract（参考訳）: 多値量子論理は、真理値が単位円上に置かれるユニタリのユニークな根として自然に表されるように体系的に定式化される。 したがって、多値量子ニューロン(MVQN)は複素数体上の多重値しきい値論理の原理に基づいている。 MVQNの訓練は、単位円に沿った運動に還元される。 多値量子ニューロンに基づく量子ニューラルネットワーク(QNN)は、複雑な重み、入力、単位のルートで符号化された出力と、複素平面を単位円にマッピングする活性化関数で構築することができる。 このようなニューラルネットワークは、同じ数のニューロンと層を持つバイナリ入力に基づく量子ニューラルネットワークと比較して、高速収束と高機能を享受する。 我々の構造は量子系のエネルギースペクトルを分析するのに利用できる。 可能な実用的な応用は、光や分子スピンquditsのような多レベル系の軌道角運動量(oam)から構築された量子ニューラルネットワークを用いることができる。

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