論文の概要: A Unitary Weights Based One-Iteration Quantum Perceptron Algorithm for
Non-Ideal Training Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14366v1
- Date: Sat, 23 Sep 2023 15:24:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 16:56:33.015782
- Title: A Unitary Weights Based One-Iteration Quantum Perceptron Algorithm for
Non-Ideal Training Sets
- Title（参考訳）: 非理想的トレーニング集合に対するユニタリ重み付き一文量子パーセプトロンアルゴリズム
- Authors: Wenjie Liu, Peipei Gao, Yuxiang Wang, Wenbin Yu, and Maojun Zhang
- Abstract要約: ユニタリ重みに基づく新しい効率的な量子パーセプトロンアルゴリズムを提案する。
量子ゲート H, S, T, CNOT, Toffoli, Fredkin の例は、我々のアルゴリズムが1回の反復で任意の量子ゲートを正確に実装できることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.53642141764581
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In order to solve the problem of non-ideal training sets (i.e., the
less-complete or over-complete sets) and implement one-iteration learning, a
novel efficient quantum perceptron algorithm based on unitary weights is
proposed, where the singular value decomposition of the total weight matrix
from the training set is calculated to make the weight matrix to be unitary.
The example validation of quantum gates {H, S, T, CNOT, Toffoli, Fredkin} shows
that our algorithm can accurately implement arbitrary quantum gates within one
iteration. The performance comparison between our algorithm and other quantum
perceptron algorithms demonstrates the advantages of our algorithm in terms of
applicability, accuracy, and availability. For further validating the
applicability of our algorithm, a quantum composite gate which consists of
several basic quantum gates is also illustrated.
- Abstract（参考訳）: 非理想的訓練集合(すなわち、不完全または超完全集合)の問題を解き、単項学習を実現するために、ユニタリ重みに基づく新しい効率的な量子パーセプトロンアルゴリズムを提案し、トレーニング集合から全重み行列の特異値分解を計算し、重み行列をユニタリ化する。
量子ゲート {H, S, T, CNOT, Toffoli, Fredkin} の例は、我々のアルゴリズムが1回の反復で任意の量子ゲートを正確に実装できることを示している。
我々のアルゴリズムと他の量子パーセプトロンアルゴリズムのパフォーマンス比較は、適用性、精度、可用性の観点から、我々のアルゴリズムの利点を示している。
さらに,本アルゴリズムの適用性を検証するため,いくつかの基本量子ゲートからなる量子複合ゲートについても述べる。
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