Kerr非线性在玻色量子神经网络中的作用
量子物理
2023-03-08 v1
摘要
新兴的量子神经网络(QNNs)技术因能从人工神经网络(ANN)系统获得量子优势而备受机器学习与量子物理领域的关注。与经典对应物相比，QNNs已被证明能够加速信息处理、提升预测或分类效率，并提供多功能且实验友好的平台。众所周知，Kerr非线性是经典ANN中不可或缺的元素，而在QNN中Kerr非线性的作用尚未被完全理解。本工作中，我们考虑一个玻色QNN，并研究经典(模拟XOR门)与量子(生成薛定谔猫态)任务，以证明Kerr非线性不仅使非平凡任务成为可能，还使系统对误差更具鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2205.04753,
title = {The Roles of Kerr nonlinearity in a Bosonic Quantum Neural Network},
author = {Huawen Xu and Tanjung Krisnanda and Ruiqi Bao and Timothy C. H. Liew},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.04753},
year = {2023}
}