Fugu-MT 論文翻訳(概要): Non-binary artificial neuron with phase variation implemented on a quantum computer

論文の概要: Non-binary artificial neuron with phase variation implemented on a quantum computer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23373v1
Date: Wed, 30 Oct 2024 18:18:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:03:56.538491
Title: Non-binary artificial neuron with phase variation implemented on a quantum computer
Title（参考訳）: 量子コンピュータ上に実装された位相変化を持つ非二元人工ニューロン
Authors: Jhordan Silveira de Borba, Jonas Maziero,
Abstract要約: 複素数の位相を操作するバイナリモデルを一般化するアルゴリズムを導入する。量子コンピュータにおける連続的な値を扱うニューロンモデルを提案し,検証し,実装する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License:
Abstract: The first artificial quantum neuron models followed a similar path to classic models, as they work only with discrete values. Here we introduce an algorithm that generalizes the binary model manipulating the phase of complex numbers. We propose, test, and implement a neuron model that works with continuous values in a quantum computer. Through simulations, we demonstrate that our model may work in a hybrid training scheme utilizing gradient descent as a learning algorithm. This work represents another step in the direction of evaluation of the use of artificial neural networks efficiently implemented on near-term quantum devices.
Abstract（参考訳）: 最初の人工量子ニューロンモデルは、離散値のみを扱うため、古典的なモデルと同様の経路を辿った。ここでは,複素数の位相を操作する二項モデルを一般化するアルゴリズムを提案する。量子コンピュータにおける連続的な値を扱うニューロンモデルを提案し,検証し,実装する。シミュレーションにより,勾配降下を学習アルゴリズムとして用いたハイブリッド学習手法が提案できることを示した。この研究は、短期量子デバイスに効率的に実装された人工ニューラルネットワークの使用を評価するための別のステップである。

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