論文の概要: Training the parametric interactions in an analog bosonic quantum neural network with Fock basis measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19112v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 12:59:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:54.550497
• Title: Training the parametric interactions in an analog bosonic quantum neural network with Fock basis measurement
• Title（参考訳）: Fockベース測定によるアナログボソニック量子ニューラルネットワークにおけるパラメトリック相互作用の訓練
• Authors: Julien Dudas, Baptiste Carles, Elie Gouzien, Julie Grollier, Danijela Marković,
• Abstract要約: 本稿では, ボソニックモードの活用とFockベース測定の実施を提案し, モード数に対する指数関数的な特徴の抽出を可能にした。 これらのパラメータは、物理次元が異なるにもかかわらず、複雑さを増すようなベンチマークタスクを解決するために凝集的に訓練できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9786690381850356
• License:
• Abstract: Quantum neural networks have the potential to be seamlessly integrated with quantum devices for the automatic recognition of quantum states. However, performing complex tasks requires a large number of neurons densely connected through trainable, parameterized weights - a challenging feat when using qubits. To address this, we propose leveraging bosonic modes and performing Fock basis measurements, enabling the extraction of an exponential number of features relative to the number of modes. Unlike qubits, bosons can be coupled through multiple parametric drives, with amplitudes, phases, and frequency detunings serving dual purposes: data encoding and trainable parameters. We demonstrate that these parameters, despite their differing physical dimensions, can be trained cohesively using backpropagation to solve benchmark tasks of increasing complexity. Furthermore, we show that training significantly reduces the number of measurements required for feature extraction compared to untrained quantum neural networks, such as quantum reservoir computing.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワークは、量子状態の自動認識のために、量子デバイスとシームレスに統合される可能性がある。 しかし、複雑なタスクを実行するには、トレーニング可能なパラメータ化された重みを通して密結合された多数のニューロンが必要となる。 そこで本研究では, ボソニックモードの活用とFockベース測定の実施を提案し, モード数に対する指数関数数の抽出を可能にした。 量子ビットとは異なり、ボソンは複数のパラメトリックドライブを介して結合することができ、振幅、位相、周波数デチューニングが2つの目的、すなわちデータエンコーディングとトレーニング可能なパラメータを兼ね備えている。 これらのパラメータは、物理次元が異なるにもかかわらず、複雑さを増すベンチマークタスクを解決するためにバックプロパゲーションを用いてコヒーシブに訓練できることを実証する。 さらに, 量子貯水池計算などの未訓練量子ニューラルネットワークと比較して, 特徴抽出に必要な測定回数を大幅に削減できることが示唆された。

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