論文の概要: Continuous-variable Quantum Boltzmann Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06580v1
• Date: Fri, 10 May 2024 16:34:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 15:18:23.358044
• Title: Continuous-variable Quantum Boltzmann Machine
• Title（参考訳）: 連続可変量子ボルツマンマシン
• Authors: Shikha Bangar, Leanto Sunny, Kübra Yeter-Aydeniz, George Siopsis,
• Abstract要約: 本稿では,強力なエネルギーベースニューラルネットワークを用いた連続可変量子ボルツマンマシン(CVQBM)を提案する。 連続可変(CV)フォトニック量子コンピュータで実験的に実現可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a continuous-variable quantum Boltzmann machine (CVQBM) using a powerful energy-based neural network. It can be realized experimentally on a continuous-variable (CV) photonic quantum computer. We used a CV quantum imaginary time evolution (QITE) algorithm to prepare the essential thermal state and then designed the CVQBM to proficiently generate continuous probability distributions. We applied our method to both classical and quantum data. Using real-world classical data, such as synthetic aperture radar (SAR) images, we generated probability distributions. For quantum data, we used the output of CV quantum circuits. We obtained high fidelity and low Kuller-Leibler (KL) divergence showing that our CVQBM learns distributions from given data well and generates data sampling from that distribution efficiently. We also discussed the experimental feasibility of our proposed CVQBM. Our method can be applied to a wide range of real-world problems by choosing an appropriate target distribution (corresponding to, e.g., SAR images, medical images, and risk management in finance). Moreover, our CVQBM is versatile and could be programmed to perform tasks beyond generation, such as anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,強力なエネルギーベースニューラルネットワークを用いた連続可変量子ボルツマンマシン(CVQBM)を提案する。 連続可変(CV)フォトニック量子コンピュータで実験的に実現可能である。 CV量子想像時間進化法 (QITE) を用いて本質的な熱状態の準備を行い, CVQBMを用いて連続確率分布を良好に生成する設計を行った。 古典データと量子データの両方に本手法を適用した。 合成開口レーダ(SAR)画像などの実世界の古典的データを用いて,確率分布を生成する。 量子データにはCV量子回路の出力を使用しました。 CVQBMが与えられたデータから分布をよく学習し,その分布から効率的にデータサンプリングを行うことを示す。 また,提案するCVQBMの有効性についても検討した。 本手法は, 適切な目標分布(例えば, SAR画像, 医療画像, ファイナンスにおけるリスク管理)を選択することで, 幅広い現実的問題に適用できる。 さらに, CVQBMは汎用性が高く, 異常検出などの生成以上のタスクを実行できる。

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