論文の概要: Quantum optical shallow networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21036v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 17:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.241414
• Title: Quantum optical shallow networks
• Title（参考訳）: 量子光浅層ネットワーク
• Authors: Simone Roncallo, Angela Rosy Morgillo, Seth Lloyd, Chiara Macchiavello, Lorenzo Maccone,
• Abstract要約: 任意の数のニューロンを持つ浅いネットワークを実装した量子光学プロトコルを提案する。 ネットワーク出力は、光子がビームスプリッタに干渉すると測定された一致率によって決定される。 トレーニングが完了すると、入力特徴やニューロンの数に関係なく、我々のモデルは一定の光学資源を必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.262230127283452
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Classical shallow networks are universal approximators. Given a sufficient number of neurons, they can reproduce any continuous function to arbitrary precision, with a resource cost that scales linearly in both the input size and the number of trainable parameters. In this work, we present a quantum optical protocol that implements a shallow network with an arbitrary number of neurons. Both the input data and the parameters are encoded into single-photon states. Leveraging the Hong-Ou-Mandel effect, the network output is determined by the coincidence rates measured when the photons interfere at a beam splitter, with multiple neurons prepared as a mixture of single-photon states. Remarkably, once trained, our model requires constant optical resources regardless of the number of input features and neurons.
• Abstract（参考訳）: 古典的な浅層ネットワークは普遍近似器である。 十分な数のニューロンが与えられた場合、任意の精度で連続関数を再現することができ、入力サイズとトレーニング可能なパラメータの数の両方で線形にスケールするリソースコストがかかる。 本研究では、任意の数のニューロンを持つ浅いネットワークを実装する量子光学プロトコルを提案する。 入力データとパラメータの両方が単一光子状態に符号化される。 ホン・オ・マンデル効果を利用すると、光子がビームスプリッターに干渉すると測定された一致率によってネットワーク出力が決定され、複数のニューロンが単一光子状態の混合として準備される。 トレーニングが完了すると、入力特徴やニューロンの数に関係なく、我々のモデルは一定の光学資源を必要とする。

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