論文の概要: Quantum optical classifier with superexponential speedup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15266v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:55:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-24 12:53:16.016180
• Title: Quantum optical classifier with superexponential speedup
• Title（参考訳）: 超指数スピードアップを用いた量子光学分類器
• Authors: Simone Roncallo, Angela Rosy Morgillo, Chiara Macchiavello, Lorenzo Maccone, Seth Lloyd,
• Abstract要約: 本稿では,バイナリ分類タスクのための量子光学パターン認識手法を提案する。 香港・ウー・マンデル干渉計の出力における2光子偶然の速度で物体を分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.262230127283452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a quantum optical pattern recognition method for binary classification tasks. Without direct image reconstruction, it classifies an object in terms of the rate of two-photon coincidences at the output of a Hong-Ou-Mandel interferometer, where both the input and the classifier parameters are encoded into single-photon states. Our method exhibits the same behaviour of a classical neuron of unit depth. Once trained, it shows a constant $\mathcal{O}(1)$ complexity in the number of computational operations and photons required by a single classification. This is a superexponential advantage over a classical neuron (that is at least linear in the image resolution). We provide simulations and analytical comparisons with analogous neural network architectures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,バイナリ分類タスクのための量子光学パターン認識手法を提案する。 直接画像再構成なしでは、入力と分類器パラメータの両方が単一光子状態に符号化される香港・ウー・マンデル干渉計の出力で2光子偶然の速度でオブジェクトを分類する。 本手法は, 単位深さの古典ニューロンと同じ挙動を示す。 一度訓練すると、1つの分類で必要とされる計算演算数と光子数に一定の$\mathcal{O}(1)$複雑さを示す。 これは古典ニューロン(少なくとも画像分解能において線形である)に対する超指数的優位性である。 我々は、類似のニューラルネットワークアーキテクチャとシミュレーションおよび分析比較を行う。

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