論文の概要: Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05243v1
- Date: Wed, 8 May 2024 17:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 13:45:01.168660
- Title: Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light
- Title（参考訳）: 光の量子状態と古典状態の分類のためのディープラーニングに基づく変分オートエンコーダ
- Authors: Mahesh Bhupati, Abhishek Mall, Anshuman Kumar, Pankaj K. Jha,
- Abstract要約: 単一光子付加コヒーレント状態(SPACS)を分類するための深層学習に基づく変分オートエンコーダ(VAE)を提案する。
VAEは、光の光子統計特性をより低次元に効率的にマッピングし、平均光子数が少ない準即時分類を可能にした。
このような深層学習手法により、検出品質が劣る場合でも、量子光と光源のより良い分類が可能になると期待する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advancements in optical quantum technologies have been enabled by the generation, manipulation, and characterization of light, with identification based on its photon statistics. However, characterizing light and its sources through single photon measurements often requires efficient detectors and longer measurement times to obtain high-quality photon statistics. Here we introduce a deep learning-based variational autoencoder (VAE) method for classifying single photon added coherent state (SPACS), single photon added thermal state (SPACS), mixed states between coherent/SPACS and thermal/SPATS of light. Our semisupervised learning-based VAE efficiently maps the photon statistics features of light to a lower dimension, enabling quasi-instantaneous classification with low average photon counts. The proposed VAE method is robust and maintains classification accuracy in the presence of losses inherent in an experiment, such as finite collection efficiency, non-unity quantum efficiency, finite number of detectors, etc. Additionally, leveraging the transfer learning capabilities of VAE enables successful classification of data of any quality using a single trained model. We envision that such a deep learning methodology will enable better classification of quantum light and light sources even in the presence of poor detection quality.
- Abstract（参考訳）: 光量子技術の進歩は光の生成、操作、キャラクタリゼーションによって実現され、光子統計に基づく同定が行われた。
しかし、光とその源を単一の光子測定で特徴づけるには、高画質の光子統計を得るためには、しばしば効率的な検出器と長い測定時間が必要である。
本稿では,単光子付加コヒーレント状態(SPACS),単光子付加熱状態(SPACS),コヒーレント/SPACSと光の熱/SPATSの混合状態の分類を行う。
我々の半教師あり学習に基づくVAEは、光の光子統計特性を低次元に効率的にマッピングし、平均光子数が少ない準即時分類を可能にした。
提案手法はロバストで, 有限収集効率, 非均一量子効率, 有限検出器数などの実験に固有の損失の有無の分類精度を維持する。
さらに、VAEの転送学習能力を活用することで、単一のトレーニングモデルを使用して、あらゆる品質のデータ分類を成功させることができる。
このような深層学習手法により、検出品質が劣る場合でも、量子光と光源のより良い分類が可能になると期待する。
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