論文の概要: Measurement-based quantum machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08319v1
• Date: Tue, 14 May 2024 05:17:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:58:01.265611
• Title: Measurement-based quantum machine learning
• Title（参考訳）: 計測に基づく量子機械学習
• Authors: Luis Mantilla Calderón, Polina Feldmann, Robert Raussendorf, Dmytro Bondarenko,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的ニューラルネットワークの概念を量子データのための量子モデルに拡張するオブジェクトである。 マルチトライアングルアンサッツ (MuTA) と呼ぶこのフレームワークで普遍的なQNNを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A quantum neural network (QNN) is an object that extends the notion of a classical neural network to quantum models for quantum data. We can create a QNN by parametrizing a quantum process and then using it to model unknown relations between quantum states. In this paper, we explore how to use measurement-based quantum computation for quantum machine learning problems and propose a universal QNN in this framework which we call the multiple-triangle ansatz (MuTA). Using the proposed QNN, we solve several tasks, including learning a universal set of gates, optimizing measurement with post-processing, learning a quantum instrument, and the classification of classical data. Finally, we discuss how to train an ansatz under the hardware constraints imposed by photonic Gottesman-Kitaev-Preskill qubits. Our work demonstrates the feasibility of using measurement-based quantum computation as a framework for quantum machine learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的ニューラルネットワークの概念を量子データのための量子モデルに拡張するオブジェクトである。 量子過程をパラメータ化し、量子状態間の未知の関係をモデル化することで、QNNを作成することができる。 本稿では,量子機械学習問題に対する計測ベースの量子計算の使い方を考察し,このフレームワークでマルチトライアングル・アンサッツ(MuTA)と呼ぶ普遍的なQNNを提案する。 提案したQNNを用いて、共通ゲート集合の学習、後処理による計測の最適化、量子機器の学習、古典データの分類など、いくつかの課題を解決する。 最後に,フォトニックな Gottesman-Kitaev-Preskill 量子ビットによるハードウェア制約下でのアンザッツのトレーニング方法について議論する。 本研究は,量子機械学習アルゴリズムのフレームワークとして計測ベースの量子計算を用いることの可能性を示す。

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