論文の概要: Learning in a Multifield Coherent Ising Machine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12020v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:54:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:45.429558
• Title: Learning in a Multifield Coherent Ising Machine
• Title（参考訳）: マルチフィールドコヒーレントイジングマシンにおける学習
• Authors: Daan de Bos, Marc Serra-Garcia,
• Abstract要約: システムのハミルトニアンにおける学習規則を符号化する自己学習のための物理モデルを導入する。 本稿では,長期メモリIsingマシンと短期メモリ補助フィールドとの適切な非線形相互作用の存在下で,実例から自律的に学習できることを数値的に示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical information processors can learn from examples if they are modified according to an abstract parameter update equation, termed a learning rule. We introduce a physical model for self-learning that encodes the learning rule in the Hamiltonian of the system. The model consists of a network of multi-modal resonators. One of the modes is driven parametrically into a bi-stable regime, forming a coherent Ising machine (CIM) -- that provides the long-term memory that stores learned responses (weights). The CIM is augmented with an additional spinor field that acts as short-term (activation) memory. We numerically demonstrate that, in the presence of suitable nonlinear interactions between the long-term memory Ising machine and the short-term memory auxiliary field, the system autonomously learns from examples.
• Abstract（参考訳）: 物理情報プロセッサは、学習規則と呼ばれる抽象パラメータ更新方程式に従って修正された場合の例から学習することができる。 システムのハミルトニアンにおける学習規則を符号化する自己学習のための物理モデルを導入する。 モデルはマルチモーダル共振器のネットワークで構成される。 モードの1つは双安定状態にパラメトリックに駆動され、学習した応答(重み)を格納する長期記憶を提供するコヒーレントイジングマシン(CIM)を形成する。 CIMは、短期(活性化)メモリとして機能する追加のスピノルフィールドで拡張される。 本稿では,長期メモリIsingマシンと短期メモリ補助フィールドとの適切な非線形相互作用の存在下で,実例から自律的に学習できることを数値的に示す。

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