Vi introducerar en allmän metod för att bygga neurala nätverk på kvantdatorer. Det quantum neurala nätverket är en variationsrik kvantkrets byggd i den kontinuerlig-variabla (CV) arkitekturen, som kodar kvantinformation i kontinuerliga grader av frihet såsom amplituderna av det elektromagnetiska fältet. Denna krets innehåller en lagerstruktur av kontinuerligt parameteriserade grindar som är universell för CV kvantberäkning. Affine transformationer och icke-linjär aktiveringsfunktioner, två nyckelelement i neurala nätverk, antas i kvantnätverket med Gaussian respektive icke-Gaussian grindar, respektive. De icke-gaussiska portarna ger både modellens icke-linjäritet och universalitet. På grund av strukturen i CV-modellen, CV quantum neurala nätverket kan koda mycket icke-linjära omvandlingar samtidigt som den är helt enhetlig. Vi visar hur ett klassiskt nätverk kan inbäddas i kvantformalismen och föreslå kvantversioner av olika specialiserade modeller såsom konvolutionella, återkommande och kvarvarande nätverk. Slutligen presenterar vi många modellering experiment som byggts med Strawberry Fields programvara bibliotek. Dessa experiment, inklusive en klassificering för bedrägeri upptäckt, ett nätverk som genererar Tetris bilder, och en hybrid klassisk-quantum autoencoder, visar förmåga och anpassningsförmåga CV kvant neurala nätverk.
Arbetet i REF tar en variationsmässig strategi för att designa fotoniska kvantkretsar i den kontinuerliga variabla (CV) arkitekturen för att bearbeta information som lagras i kvanttillstånd av ljus, där kvantportarna har fria kontinuerliga parametrar för att finjustera.
Continuous-variable quantum neural networks
{'venue': 'Phys. Rev. Research 1, 033063 (2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Physics']}