Vi introducerar ett kvantneuralt nätverk, QNN, som kan representera märkta data, klassisk eller kvant, och utbildas genom övervakad inlärning. Kvantkretsen består av en sekvens av parameterberoende enhetsomvandlingar som verkar på ett ingående kvanttillstånd. För binär klassificering mäts en enda Pauli operatör på en utsedd avläsning qubit. Den uppmätta utdatan är kvantneurala nätverkets prediktor av den binära etiketten av ingångstillståndet. Först tittar vi på att klassificera klassiska dataset som består av n-bitars strängar med binära etiketter. Indatakvanttillståndet är ett n-bitars beräkningsbaserat tillstånd som motsvarar en provsträng. Vi visar hur man designar en krets gjord av två qubit-enheter som korrekt kan representera etiketten på någon Boolesk funktion av n-bitar. För vissa etikettfunktioner är kretsen exponentiellt lång. Vi inför parameterberoende enheter som kan anpassas genom övervakad inlärning av märkta data. Vi studerar ett exempel på verkliga världen data som består av ned sampled bilder av handskrivna siffror som var och en har märkts som en av två skilda siffror. Vi visar genom klassisk simulering att parametrar kan hittas som gör det möjligt för QNN att lära sig att korrekt skilja de två datamängderna. Därefter diskuterar vi att presentera data som kvantöverpositioner av beräkningsgrundtillstånd som motsvarar olika märkningsvärden. Här visar vi genom simulering att lärande är möjligt. Vi överväger att använda vår QNN för att lära oss etiketten på ett allmänt kvanttillstånd. Som exempel visar vi att detta kan göras. Vårt arbete är undersökande och bygger på den klassiska simuleringen av små kvantsystem. Den QNN som föreslogs här var utformad med nära-term kvantprocessorer i åtanke. Därför kommer det att vara möjligt att köra denna QNN på en kvantdator för grindmodeller där dess kraft kan utforskas utöver vad som kan utforskas med simulering.
I REF definieras modellen för en gate-modell kvantneural nätverksmodell.
Classification with Quantum Neural Networks on Near Term Processors
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Quantum Physics', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Mathematics']}