Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exact Learning with Tunable Quantum Neural Networks and a Quantum Example Oracle

論文の概要: Exact Learning with Tunable Quantum Neural Networks and a Quantum Example Oracle

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00561v1
Date: Fri, 1 Sep 2023 16:18:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-04 13:01:52.263943
Title: Exact Learning with Tunable Quantum Neural Networks and a Quantum Example Oracle
Title（参考訳）: 可変量子ニューラルネットワークによるエクササイズ学習と量子実例Oracle
Authors: Viet Pham Ngoc and Herbert Wiklicky
Abstract要約: 量子完全学習フレームワークにおける可変量子ニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。本稿では,振幅増幅を用いてネットワークを目標概念に正しく調整する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this paper, we study the tunable quantum neural network architecture in the quantum exact learning framework with access to a uniform quantum example oracle. We present an approach that uses amplitude amplification to correctly tune the network to the target concept. We applied our approach to the class of positive $k$-juntas and found that $O(n^22^k)$ quantum examples are sufficient with experimental results seemingly showing that a tighter upper bound is possible.
Abstract（参考訳）: 本稿では,一様量子例 oracle へのアクセスにより,量子完全学習フレームワークにおける可変量子ニューラルネットワークアーキテクチャについて検討する。本稿では,振幅増幅を用いてネットワークを目標概念に正しく調整する手法を提案する。我々は、正の$k$-juntas のクラスにこのアプローチを適用し、$o(n^22^k)$ の量子例が十分であり、より強固な上限が可能であることを示す実験結果が得られた。

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