論文の概要: Quantum optical classifier with superexponential speedup

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15266v2
• Date: Mon, 14 Apr 2025 15:09:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-26 06:53:28.155002
• 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。 イメージを再構築することなくオブジェクトを分類する。 これは、1つの分類で必要とされる計算演算と光子の数において、一定の$mathcalO(1)$複雑さを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.262230127283452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classification is a central task in deep learning algorithms. Usually, images are first captured and then processed by a sequence of operations, of which the artificial neuron represents one of the fundamental units. This paradigm requires significant resources that scale (at least) linearly in the image resolution, both in terms of photons and computational operations. Here, we present a quantum optical pattern recognition method for binary classification tasks. It classifies objects without reconstructing their images, using 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 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 artificial neuron.
• Abstract（参考訳）: 分類はディープラーニングアルゴリズムにおける中心的なタスクである。 通常、画像はまずキャプチャされ、次に一連の操作によって処理される。 このパラダイムは、(少なくとも)画像解像度において、光子と計算操作の両方で線形にスケールする重要なリソースを必要とする。 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。 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における2光子偶然の速度を用いて、画像の再構成なしに物体を分類する。 本手法は, 単位深さの古典ニューロンの挙動を示す。 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。 これは古典的な人工ニューロンに対する超指数的な優位性である。

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