論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Photonic Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02366v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 15:31:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 14:46:41.862894
• Title: Hybrid Quantum-Classical Photonic Neural Networks
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典フォトニックニューラルネットワーク
• Authors: Tristan Austin, Simon Bilodeau, Andrew Hayman, Nir Rotenberg, Bhavin Shastri,
• Abstract要約: 従来のネットワーク層とトレーニング可能な連続可変量子回路の組み合わせを示す。 分類タスクでは、ハイブリッドネットワークは2倍の大きさの完全古典的ネットワークに対してベンチマークすると、同じ性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neuromorphic (brain-inspired) photonics leverages photonic chips to accelerate artificial intelligence, offering high-speed and energy efficient solutions for use in RF communication, tensor processing, and data classification. However, the limited physical size of integrated photonic hardware limits network complexity and computational capacity. In light of recent advance in photonic quantum technology, it is natural to utilize quantum exponential speedup to scale photonic neural network capacity without increasing the network size. Here we show a combination of classical network layers with trainable continuous variable quantum circuits yields hybrid networks with improved trainability and accuracy. On a classification task, hybrid networks achieve the same performance when benchmarked against fully classical networks that are twice the size. When the bit precision of the optimized networks is reduced through added noise, the hybrid networks still achieve greater accuracy when evaluated at state of the art bit precision. These hybrid quantum classical networks demonstrate a unique route to improve computational capacity of integrated photonic neural networks without increasing the network size.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィック(脳にインスパイアされた)フォトニクスは、フォトニックチップを利用して人工知能を加速し、RF通信、テンソル処理、データ分類に使用される高速でエネルギー効率の高いソリューションを提供する。 しかし、集積フォトニックハードウェアの物理的サイズは、ネットワークの複雑さと計算能力を制限する。 近年のフォトニック量子技術の進歩を踏まえ、量子指数の高速化を利用して、ネットワークサイズを増大させることなく、フォトニックニューラルネットワークの容量を拡大することは自然である。 ここでは、古典的ネットワーク層とトレーニング可能な連続可変量子回路の組み合わせにより、トレーニング容易性と精度を向上させたハイブリッドネットワークが得られることを示す。 分類タスクでは、ハイブリッドネットワークは2倍の大きさの完全古典的ネットワークに対してベンチマークすると、同じ性能を達成する。 付加ノイズにより最適化されたネットワークのビット精度が低減された場合、最先端のビット精度で評価すると、ハイブリッドネットワークは高い精度が得られる。 これらのハイブリッド量子古典ネットワークは、ネットワークサイズを増大させることなく、統合フォトニックニューラルネットワークの計算能力を向上させるユニークな方法を示す。

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