論文の概要: Implementing An Artificial Quantum Perceptron

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02083v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 01:57:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:49:38.861377
• Title: Implementing An Artificial Quantum Perceptron
• Title（参考訳）: 人工量子パーセプトロンの実装
• Authors: Ashutosh Hathidara, Lalit Pandey,
• Abstract要約: パーセプトロン(Perceptron)は、ニューラルネットワークの基本的な構成要素である。 研究により、単一のニューロンが知的決定を下す効果が示されている。 我々はこれらのパーセプトロンの1つの量子バージョンを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A Perceptron is a fundamental building block of a neural network. The flexibility and scalability of perceptron make it ubiquitous in building intelligent systems. Studies have shown the efficacy of a single neuron in making intelligent decisions. Here, we examined and compared two perceptrons with distinct mechanisms, and developed a quantum version of one of those perceptrons. As a part of this modeling, we implemented the quantum circuit for an artificial perception, generated a dataset, and simulated the training. Through these experiments, we show that there is an exponential growth advantage and test different qubit versions. Our findings show that this quantum model of an individual perceptron can be used as a pattern classifier. For the second type of model, we provide an understanding to design and simulate a spike-dependent quantum perceptron. Our code is available at \url{https://github.com/ashutosh1919/quantum-perceptron}
• Abstract（参考訳）: Perceptronはニューラルネットワークの基本構築ブロックである。 パーセプトロンの柔軟性とスケーラビリティは、インテリジェントシステムの構築においてユビキタスである。 研究により、単一のニューロンが知的決定を下す効果が示されている。 ここでは、2つのパーセプトロンを異なる機構で比較し、それらの1つのパーセプトロンの量子バージョンを開発した。 このモデリングの一環として、人工知覚のための量子回路を実装し、データセットを生成し、トレーニングをシミュレートした。 これらの実験を通して、指数的成長の優位性を示し、異なるキュービットバージョンをテストする。 本研究により, 個々のパーセプトロンの量子モデルをパターン分類器として利用できることが示唆された。 第2のモデルに対して、スパイク依存の量子パーセプトロンを設計し、シミュレートするための理解を提供する。 我々のコードは \url{https://github.com/ashutosh1919/quantum-perceptron} で入手できる。

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