プログラマブル超伝導プロセッサを用いた量子生成敵対ネットワークの実現【JST・京大機械翻訳】

Huang Kaixuan; Wang Zheng-An; Song Chao; Xu Kai; Li Hekang; Wang Zhen; Guo Qiujiang; Song Zixuan; Liu Zhi-Bo; Zheng Dongning; Deng Dong-Ling; Wang H.; Tian Jian-Guo; Fan Heng

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220369462096 整理番号：22P0002913

プログラマブル超伝導プロセッサを用いた量子生成敵対ネットワークの実現【JST・京大機械翻訳】

Realizing a quantum generative adversarial network using a programmable superconducting processor

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発行年： 2020年09月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月27日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

生成敵対ネットワークは,機械学習における広い応用を有する新興技術であり,それは画像およびビデオ生成を含む多数の挑戦的タスクにおいて劇的な成功を達成した。量子プロセッサを備えたとき,それらの量子対応物-いわゆる量子生成敵対ネットワーク(QGANs)は,ある機械学習アプリケーションにおいて指数関数的利点さえ示す。ここでは,プログラマブル超伝導プロセッサを用いたQGANの実験的実装を報告し,その中で,発電機と弁別器の両方を,単一および多重量子ビット量子ゲートの層を介してパラメータ化した。プログラムされたQGANは,Nash均衡点を達成するために,量子勾配を持つ敵対的学習の幾つかのラウンドを自動的に実行して,そこで,発電機は訓練セットからのものを模倣するデータサンプルを複製することができた。この実装は,ノイズのある中間規模の量子デバイスをスケールアップするのに有望であるので,近項量子技術による実用における量子利点の実験的探索のための道を開いた。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 図形・画像処理一般

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