論文の概要: Photonic quantum generative adversarial networks for classical data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06023v2
• Date: Tue, 07 Jan 2025 15:40:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:47:20.753751
• Title: Photonic quantum generative adversarial networks for classical data
• Title（参考訳）: 古典データのためのフォトニック量子生成逆数ネットワーク
• Authors: Tigran Sedrakyan, Alexia Salavrakos,
• Abstract要約: 生成学習では、ターゲットデータの分布に従う新しいサンプルを作成するためにモデルが訓練される。 線形光回路とフォック空間符号化に基づく量子GANを提案する。 単一光子量子プロセッサ上で実験的にモデルのエンドツーエンドをトレーニングすることで,モデルが画像を生成することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In generative learning, models are trained to produce new samples that follow the distribution of the target data. These models were historically difficult to train, until proposals such as Generative Adversarial Networks (GANs) emerged, where a generative and a discriminative model compete against each other in a minimax game. Quantum versions of the algorithm were since designed, both for the generation of classical and quantum data. While most work so far has focused on qubit-based architectures, in this article we present a quantum GAN based on linear optical circuits and Fock-space encoding, which makes it compatible with near-term photonic quantum computing. We demonstrate that the model can learn to generate images by training the model end-to-end experimentally on a single-photon quantum processor.
• Abstract（参考訳）: 生成学習では、ターゲットデータの分布に従う新しいサンプルを作成するためにモデルが訓練される。 これらのモデルは歴史的に訓練が困難であったため、GAN(Generative Adversarial Networks)のような提案が登場し、生成モデルと識別モデルがミニマックスゲームで互いに競い合うようになった。 このアルゴリズムの量子バージョンは、古典データと量子データの両方を生成するために設計された。 これまでのほとんどの研究は量子ビットアーキテクチャに重点を置いているが、本論文では線形光回路とフォック空間符号化に基づく量子GANを提示する。 単一光子量子プロセッサ上で実験的にモデルのエンドツーエンドをトレーニングすることで,モデルが画像を生成することを実証する。

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