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J-GLOBAL ID：202002223967526822   整理番号：20A2711004

非線形量子ニューロン:量子ニューラルネットワークのための基本的ビルディングブロック【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear quantum neuron: A fundamental building block for quantum neural networks

著者 (4件)： Yan Shilu (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China) ,  Qi Hongsheng (Key Laboratory of Systems and Control, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China) ,  Qi Hongsheng (School of Mathematical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China) ,  Cui Wei (School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China)
資料名： Physical Review. A  (Physical Review. A)
巻： 102  号： 5  ページ： 052421  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0323D  ISSN： 2469-9926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 量子コンピューティングは,量子ニューラルネットワーク(QNN)が,人工ニューラルネットワークを凌駕する大きな可能性を持つことを可能にした。ニューラルネットワークの強力な一般化は非線形活性化関数に起因する。QNNに関連する様々なモデルが開発されているが,それらは,非線形の散逸動力学,線形,ユニタリー量子系へのニューラルコンピューティングの併合の課題に直面している。本論文では,非線形関数を近似するために異なる量子回路を確立し,任意の非線形量子ニューロンを実現するための一般化可能なフレームワークを提案した。提案したフレームワークに基づく2つの量子ニューロン例を示した。単一量子ニューロンを構築するために必要な量子資源は,入力サイズの関数において多項式である。最後に,IBM量子経験結果と数値シミュレーションは,提案したフレームワークの有効性を説明した。Copyright 2020 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 多項式 ,  *ニューロン ,  *ニューラルネットワーク ,  線形性 ,  有効性 ,  量子計算
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *ビルディングブロック ,  量子回路 ,  非線形関数 ,  活性化関数 ,  量子系 ,  ニューロコンピューティング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非線形 ,  量子 ,  ニューロン ,  ニューラルネットワーク ,  ビルディングブロック