論文の概要: Quantum Neural Network for Quantum Neural Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08544v1
• Date: Mon, 15 May 2023 11:16:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 14:52:20.481386
• Title: Quantum Neural Network for Quantum Neural Computing
• Title（参考訳）: 量子ニューラルネットワークのための量子ニューラルネットワーク
• Authors: Min-Gang Zhou, Zhi-Ping Liu, Hua-Lei Yin, Chen-Long Li, Tong-Kai Xu, Zeng-Bing Chen
• Abstract要約: 本稿では,量子ニューラルネットワークのための新しい量子ニューラルネットワークモデルを提案する。 我々のモデルは、状態空間のサイズがニューロンの数とともに指数関数的に大きくなるという問題を回避している。 我々は手書き文字認識や他の非線形分類タスクのモデルをベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks have achieved impressive breakthroughs in both industry and academia. How to effectively develop neural networks on quantum computing devices is a challenging open problem. Here, we propose a new quantum neural network model for quantum neural computing using (classically-controlled) single-qubit operations and measurements on real-world quantum systems with naturally occurring environment-induced decoherence, which greatly reduces the difficulties of physical implementations. Our model circumvents the problem that the state-space size grows exponentially with the number of neurons, thereby greatly reducing memory requirements and allowing for fast optimization with traditional optimization algorithms. We benchmark our model for handwritten digit recognition and other nonlinear classification tasks. The results show that our model has an amazing nonlinear classification ability and robustness to noise. Furthermore, our model allows quantum computing to be applied in a wider context and inspires the earlier development of a quantum neural computer than standard quantum computers.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、業界と学界の両方で目覚ましいブレークスルーを達成した。 量子コンピューティングデバイス上でニューラルネットワークを効果的に開発する方法は、難しいオープン問題である。 本稿では,自然発生環境に起因したデコヒーレンスを持つ実世界の量子システムにおける(一元的に制御された)単一量子ビット演算と測定を用いた量子ニューラルネットワークのための新しい量子ニューラルネットワークモデルを提案する。 我々のモデルでは、状態空間サイズがニューロン数で指数関数的に大きくなるという問題を回避し、メモリ要求を大幅に低減し、従来の最適化アルゴリズムによる高速な最適化を可能にする。 我々は手書き文字認識や他の非線形分類タスクのモデルをベンチマークする。 その結果, このモデルは, 非線形分類能力と雑音に対するロバスト性に優れることがわかった。 さらに,本モデルは,量子コンピューティングを広い文脈で適用することを可能にし,標準量子コンピュータよりも初期の量子ニューラルコンピュータの開発を刺激する。

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