論文の概要: Stochastic Neural Networks for Quantum Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.22241v1
• Date: Tue, 24 Feb 2026 10:16:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-27 18:41:22.318638
• Title: Stochastic Neural Networks for Quantum Devices
• Title（参考訳）: 量子デバイスのための確率的ニューラルネットワーク
• Authors: Bodo Rosenhahn, Tobias J. Osborne, Christoph Hirche,
• Abstract要約: ゲート型量子コンピューティングにおいて,ニューラルネットワークを量子回路として表現し,最適化するための定式化を提案する。 古典的なパーセプトロンによって動機付けられたニューロンは、量子ニューラルネットワークに導入され、結合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.90377134346014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work presents a formulation to express and optimize stochastic neural networks as quantum circuits in gate-based quantum computing. Motivated by a classical perceptron, stochastic neurons are introduced and combined into a quantum neural network. The Kiefer-Wolfowitz algorithm in combination with simulated annealing is used for training the network weights. Several topologies and models are presented, including shallow fully connected networks, Hopfield Networks, Restricted Boltzmann Machines, Autoencoders and convolutional neural networks. We also demonstrate the combination of our optimized neural networks as an oracle for the Grover algorithm to realize a quantum generative AI model.
• Abstract（参考訳）: この研究は、ゲートベースの量子コンピューティングにおいて、確率的ニューラルネットワークを量子回路として表現し、最適化するための定式化を示す。 古典的なパーセプトロンによって動機付けられた確率ニューロンが導入され、量子ニューラルネットワークに結合される。 Kiefer-Wolfowitzアルゴリズムとシミュレーションアニールを組み合わせることで、ネットワーク重みのトレーニングを行う。 浅い完全接続ネットワーク、ホップフィールドネットワーク、制限付きボルツマンマシン、オートエンコーダ、畳み込みニューラルネットワークなど、いくつかのトポロジとモデルが提示されている。 また、最適化されたニューラルネットワークをGroverアルゴリズムのオラクルとして組み合わせて量子生成AIモデルを実現することも示す。

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