論文の概要: Experimental quantum-enhanced kernels on a photonic processor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20364v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 18:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 18:58:28.623799
• Title: Experimental quantum-enhanced kernels on a photonic processor
• Title（参考訳）: フォトニックプロセッサ上の量子増幅核の実験的研究
• Authors: Zhenghao Yin, Iris Agresti, Giovanni de Felice, Douglas Brown, Alexis Toumi, Ciro Pentangelo, Simone Piacentini, Andrea Crespi, Francesco Ceccarelli, Roberto Osellame, Bob Coecke, Philip Walther,
• Abstract要約: フォトニック集積プロセッサ上でバイナリ分類を行うカーネル手法を実証する。 本プロトコルはガウス的カーネルやニューラルタンジェントカーネルなど,最先端のカーネル手法よりも優れていることを示す。 我々の方式ではゲートを絡める必要はなく、追加モードや光子を注入することでシステム次元を変更できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, machine learning had a remarkable impact, from scientific to everyday-life applications. However, complex tasks often imply unfeasible energy and computational power consumption. Quantum computation might lower such requirements, although it is unclear whether enhancements are reachable by current technologies. Here, we demonstrate a kernel method on a photonic integrated processor to perform a binary classification. We show that our protocol outperforms state-of-the-art kernel methods including gaussian and neural tangent kernels, exploiting quantum interference, and brings a smaller improvement also by single photon coherence. Our scheme does not require entangling gates and can modify the system dimension through additional modes and injected photons. This result opens to more efficient algorithms and to formulating tasks where quantum effects improve standard methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習は科学的な応用から日常的な応用まで、顕著な影響を与えている。 しかし、複雑なタスクはしばしば、エネルギーと計算力の消費が不可能なことを暗示する。 量子計算はそのような要件を低くする可能性があるが、現在の技術で拡張が到達可能かどうかは不明である。 本稿では、フォトニック集積プロセッサ上でバイナリ分類を行うカーネル手法を実証する。 我々のプロトコルはガウスカーネルやニューラルタンジェントカーネルなど最先端のカーネル手法より優れており、量子干渉を利用しており、単一光子コヒーレンスによる改善も少ないことを示す。 我々の方式ではゲートを絡める必要はなく、追加モードや光子を注入することでシステム次元を変更できる。 この結果は、より効率的なアルゴリズムと、量子効果が標準的な方法を改善するタスクの定式化に開放される。

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