論文の概要: Shedding Light on the Future: Exploring Quantum Neural Networks through Optics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02533v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 08:49:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 19:30:37.226448
• Title: Shedding Light on the Future: Exploring Quantum Neural Networks through Optics
• Title（参考訳）: 未来のシーディングライト:光学による量子ニューラルネットワークの探索
• Authors: Shang Yu, Zhian Jia, Aonan Zhang, Ewan Mer, Zhenghao Li, Valerio Crescimanna, Kuan-Cheng Chen, Raj B. Patel, Ian A. Walmsley, Dagomir Kaszlikowski,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワーク(QNN)は、急速に発展する量子機械学習分野において、新興技術として重要な役割を果たす。 本稿では,QNNの概念とその物理的実現,特に量子光学に基づく実装について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1935899800030096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: At the dynamic nexus of artificial intelligence and quantum technology, quantum neural networks (QNNs) play an important role as an emerging technology in the rapidly developing field of quantum machine learning. This development is set to revolutionize the applications of quantum computing. This article reviews the concept of QNNs and their physical realizations, particularly implementations based on quantum optics . We first examine the integration of quantum principles with classical neural network architectures to create QNNs. Some specific examples, such as the quantum perceptron, quantum convolutional neural networks, and quantum Boltzmann machines are discussed. Subsequently, we analyze the feasibility of implementing QNNs through photonics. The key challenge here lies in achieving the required non-linear gates, and measurement-induced approaches, among others, seem promising. To unlock the computational potential of QNNs, addressing the challenge of scaling their complexity through quantum optics is crucial. Progress in controlling quantum states of light is continuously advancing the field. Additionally, we have discovered that different QNN architectures can be unified through non-Gaussian operations. This insight will aid in better understanding and developing more complex QNN circuits.
• Abstract（参考訳）: 人工知能と量子技術のダイナミックネクサスにおいて、量子ニューラルネットワーク(QNN)は、急速に発展する量子機械学習分野において、新しい技術として重要な役割を果たす。 この発展は量子コンピューティングの応用に革命をもたらす。 本稿では,QNNの概念とその物理的実現,特に量子光学に基づく実装について概説する。 まず、量子原理と古典的ニューラルネットワークアーキテクチャの統合について検討し、QNNを作成する。 量子パーセプトロン、量子畳み込みニューラルネットワーク、量子ボルツマンマシンなど、いくつかの具体例について論じる。 その後、フォトニクスによるQNNの実現可能性について分析する。 ここでの重要な課題は、要求される非線形ゲートを達成することであり、測定によるアプローチは有望であるように思える。 QNNの計算ポテンシャルを解き放つためには、量子光学による複雑性のスケーリングという課題に対処することが不可欠である。 光の量子状態の制御の進歩は、フィールドを継続的に前進させている。 さらに,非ガウス演算により異なるQNNアーキテクチャを統一できることが判明した。 この洞察は、より複雑なQNN回路の理解と開発に役立つだろう。

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