論文の概要: The Impact of Architecture and Cost Function on Dissipative Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09526v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 17:38:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:47:55.484748
• Title: The Impact of Architecture and Cost Function on Dissipative Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 分散量子ニューラルネットワークにおけるアーキテクチャとコスト関数の影響
• Authors: Tobias C. Sutter, Christopher Popp, Beatrix C. Hiesmayr,
• Abstract要約: 本稿では,各ビルディングブロックが任意の量子チャネルを実装可能な,散逸型量子ニューラルネットワーク(DQNN)の新しいアーキテクチャを提案する。 アイソメトリの多目的な1対1パラメトリ化を導出し,提案手法の効率的な実装を可能にした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.016385815610837167
• License:
• Abstract: Combining machine learning and quantum computation is a potential path towards powerful applications on quantum devices. Regarding this, quantum neural networks are a prominent approach. In this work, we present a novel architecture for dissipative quantum neural networks (DQNNs) in which each building block can implement any quantum channel, thus introducing a clear notion of universality suitable for the quantum framework. To this end, we reformulate DQNNs using isometries instead of conventionally used unitaries, thereby reducing the number of parameters in these models. We furthermore derive a versatile one-to-one parametrization of isometries, allowing for an efficient implementation of the proposed structure. Focusing on the impact of different cost functions on the optimization process, we numerically investigate the trainability of extended DQNNs. This unveils significant training differences among the cost functions considered. Our findings facilitate both the theoretical understanding and the experimental implementability of quantum neural networks.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と量子計算を組み合わせることは、量子デバイスにおける強力なアプリケーションへの潜在的な道のりである。 これに関して、量子ニューラルネットワークは顕著なアプローチである。 本研究では,各ビルディングブロックが任意の量子チャネルを実装可能な,散逸型量子ニューラルネットワーク(DQNN)のための新しいアーキテクチャを提案する。 この目的のために、従来のユニタリではなくアイソメトリーを用いてDQNNを再構成し、これらのモデルにおけるパラメータ数を削減した。 さらに, アイソメトリの多目的な1対1パラメトリ化を導出し, 提案手法の効率的な実装を可能にした。 異なるコスト関数が最適化プロセスに与える影響に着目し,拡張DQNNのトレーニング可能性について数値的に検討する。 これにより、考慮されたコスト関数間のトレーニング上の大きな違いが明らかになる。 本研究は,量子ニューラルネットワークの理論的理解と実験的実装性の両方を促進するものである。

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