1המכון לפיזיקה תיאורטית, אוניברסיטת אינסברוק, Technikerstr. 21a, A-6020 אינסברוק, אוסטריה
2Station Q Quantum Architectures and Computation Group, Microsoft Research, רדמונד, WA 98052, ארה"ב
3LIACS, אוניברסיטת ליידן, Niels Bohrweg 1, 2333 CA Leiden, הולנד
4החוג לפילוסופיה, אוניברסיטת קונסטנץ, קונסטנץ 78457, גרמניה
5המכון לאופטיקה קוונטית ומידע קוונטי, האקדמיה האוסטרית למדעים, בולצמנגאסה 3, 1090 וינה, אוסטריה
מצא את העיתון הזה מעניין או רוצה לדון? סקייט או השאירו תגובה ב- SciRate.
תַקצִיר
תיקון שגיאות קוונטיות נחשב לרוב כמפתח לחישוב קוונטי סובלני לתקלות. עם זאת, קביעת הקידוד המתאימה ביותר לערוצי שגיאות לא ידועים או להגדרות מעבדה ספציפיות היא מאתגרת ביותר. כאן אנו מציגים מסגרת לימודי חיזוק לאופטימיזציה והתאמת קודי תיקון שגיאות בסובלנות. אנו שוקלים סוכן למידה חיזוק המוטל לשנות את משפחת זיכרונות הקוונטים של שטח הפנים עד להגיע לשיעור שגיאה לוגי רצוי. בעזרת סימולציות יעילות עם כ -70 קבצי נתונים עם קישוריות שרירותית, אנו מדגימים כי סוכן למידה חיזוק שכזה יכול לקבוע פתרונות כמעט מיטביים, מבחינת מספר קבצי הנתונים, עבור מודלי שגיאה שונים המעניינים. יתרה מזאת, אנו מראים שסוכנים המאומנים על הגדרה אחת מסוגלים להעביר בהצלחה את החוויה שלהם להגדרות שונות. יכולת זו להעברת למידה מציגה את נקודות החוזק המובנות של למידת חיזוק ושימושיות הגישה שלנו לאופטימיזציה מסימולציות מקוונות להגדרות מעבדה מקוונות.
סיכום פופולרי
אנו מפתחים גישה לתיקון שגיאות קוונטיות בהן אלגוריתם למידת מכונה (או סוכן למידה) לומד לתכנן כלים לתיקון שגיאות טובים (הנקראים קודים) המשתמשים בכמה שפחות אלמנטים בסיסיים של הבניין (qubits). אנו מספקים הדמיות מחשב נרחבות של שיטה זו עבור סיטואציות ריאליסטיות שונות עם מספרים של qubit בקרוב במעבדות חדישות. התוצאות שלנו מציעות כי סוכן למידה לא יכול רק למצוא פתרונות כמעט מיטביים למגוון בעיות, אלא גם מסוגל להעביר את החוויה שלו ממצב למצב אחר. תכונה זו חשובה במיוחד מכיוון שהיא מקלה על סוכני למידה בהכשרה מוקדמת על הדמיות זולות לפני הפריסה למכשיר היקר. עבודתנו מספקת אפוא צעד לקישור בין טכנולוגיות קוונטיות ובינה מלאכותית שיכולות להיות חיוניות למכשירים קוונטיים עתידיים.
► נתוני BibTeX
► הפניות
[1] מייקל א. נילסן ואייזק ל. צ'ואנג, חישוב קוונטים ומידע קוונטי (הוצאת אוניברסיטת קיימברידג ', קיימברידג', בריטניה, 2000).
[2] וודרן דונג'קו, יימין ג 'וג' איגנסיו סיראק, מהירות חישוב באמצעות מכשירים קוונטיים קטנים, פיז. הכומר לט. 121, 250501 (2018), arXiv: 1807.08970.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.121.250501
arXiv: arXiv: 1807.08970
[3] ארל קמפבל, אנקור חוראנה ואשלי מונטנארו, החלת אלגוריתמים קוונטיים לבעיות שביעות רצון, קוונטום 3, 167 (2019), arXiv: 1810.05582.
https://doi.org/10.22331/q-2019-07-18-167
arXiv: arXiv: 1810.05582
[4] ג'ון פרסקיל, חישוב קוונטי לסובלני תקלות, במבוא לחישוב קוונטים, בעריכת H.-K. Lo, S. Popescu ו- TP Spiller (World-Scientific, 1997) Chap. 8, עמ '213-269, arXiv: quant-ph / 9712048.
https: / doi.org/â € ‹10.1142 / 9789812385253_0008
arXiv: arXiv: quant-ph / 9712048
[5] דניאל גוטסמן, קודי מייצב ותיקון שגיאות קוונטיות, דוקטורט. תזה, Caltech (1997), arXiv: quant-ph / 9705052.
arXiv: quant-ph / 9705052
[6] ברברה מ. טרהל, תיקון שגיאות קוונטיות לזיכרונות קוונטיים, הכמרית מוד. פיז. 87, 307 (2015), arXiv: 1302.3428.
https: / / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.87.307
arXiv: arXiv: 1302.3428
[7] דייוויד ק. טאקט, סטיבן ד. בארטלט, וסטיבן ט. פלמיה, סף שגיאות אולטרה-גבוה לקודי שטח עם רעש מוטה, פיז. הכומר לט. 120, 050505 (2018), arXiv: 1708.08474.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.120.050505
arXiv: arXiv: 1708.08474
[8] קייסוקה פוג'י ויוקי טוקונאגה, סיבולת שגיאה ואובדן של קודי שטח עם מבני סריג כלליים, פיז. גב '86, 020303 (R) (2012), arXiv: 1202.2743.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.020303
arXiv: arXiv: 1202.2743
[9] תומאס מונץ, פיליפ שינדלר, חוליו ט. בריירו, מייקל צ'וואלה, דניאל ניג, ויליאם א. קייש, מקסימיליאן הרלנדר, וולפגנג הנזל, מרקוס הנריך וריינר בלאט, הסתבכות של 14 קובייט: יצירה וקוהרנטיות, פיז. הכומר לט. 106, 130506 (2011), arXiv: 1009.6126.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.106.130506
arXiv: arXiv: 1009.6126
[10] פיליפ שינדלר, דניאל ניג, תומאס מונז, ג'יי.ט בריירו, אסטבן מרטינז, SX וואנג, סטפן קווינט, מ.פ ברנדל, וולקמר נבנדל, כריסטיאן פ. רוז, מייקל חוואלה, מ. הנריך, וריינר בלאט, מעבד מידע קוונטי עם יונים לכודים. , ניו ג'יי פיז. 15, 123012 (2013), arXiv: 1308.3096.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/15/12/123012
arXiv: arXiv: 1308.3096
[11] וודרן דוניקו והנס ג'יי בריגל, למידת מכונה ובינה מלאכותית בתחום הקוונטי: סקירת ההתקדמות האחרונה, נציג פרוג. פיז. 81, 074001 (2018), arXiv: 1709.02779.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1361-6633 / aab406
arXiv: arXiv: 1709.02779
[12] ג'אקומו טורלא ורוג'ר ג. מלקו, מפענח עצבים לקודים טופולוגיים, פיז. הכומר לט. 119, 030501 (2017), arXiv: 1610.04238.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.119.030501
arXiv: arXiv: 1610.04238
[13] סטפן קרסטנוב וליאנג ג'יאנג, מפענח הסתברותי ברשת עצבית עמוקה לקודי מייצב, מדע. נציג 7, 11003 (2017), arXiv: 1705.09334.
https://doi.org/10.1038/s41598-017-11266-1
arXiv: arXiv: 1705.09334
[14] Savvas Varsamopoulos, Ben Criger, and Koen Bertels, פענוח קודי שטח קטנים עם רשתות עצביות קדימה, Quant. מדע. טכ. 3, 015004 (2017), arXiv: 1705.00857.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 2058-9565 / aa955a
arXiv: arXiv: 1705.00857
[15] Paul Baireuther, Thomas E. O'Brien, Brian Tarasinski ו- Carlo WJ Beenakker, תיקונים בסיוע למידת מכונה של טעויות qubit בקורלציה בקוד טופולוגי, Quantum 2, 48 (2018), arXiv: 1705.07855.
https://doi.org/10.22331/q-2018-01-29-48
arXiv: arXiv: 1705.07855
[16] Nikolas P. Breuckmann ו- Xiaotong Ni, מפענחי רשת עצביים מדרגיים עבור קודים קוונטיים ממדיים גבוהים יותר, Quantum 2, 68 (2018), arXiv: 1710.09489.
https://doi.org/10.22331/q-2018-05-24-68
arXiv: arXiv: 1710.09489
[17] כריסטופר צ'מברלנד ופויה רונה, מפענחים עצביים עמוקים לניסויים סובלני תקלה בטווח הרחוק, קוונט. מדע. טכ. 3, 044002 (2018), arXiv: 1802.06441.
https://doi.org/10.1088/2058-9565/aad1f7
arXiv: arXiv: 1802.06441
[18] ריאן סוויקה, מרקוס ס. קסלרינג, אברט ואן נילנבורג וג'נס איירט, מפענחי למידה של חיזוק לחישוב קוונטים סובלניים לתקלות, (2018), arXiv: 1810.07207.
arXiv: arXiv: 1810.07207
[19] פול ביירוייר, ד"ר Caio, B. Criger, Carlo WJ Beenakker, ותומס E. O'Brien, מפענח רשת עצבית לקודי צבע טופולוגיים עם רעש ברמת המעגל, New J. Phys. 21, 013003 (2019), arXiv: 1804.02926.
https: / / doi.org/ 10.1088 / 1367-2630 / aaf29e
arXiv: arXiv: 1804.02926
[20] Xiaotong Ni, מפענחי רשת עצביים לקודי טוריים דו-ממדיים גדולים, (2), arXiv: 2018.
arXiv: arXiv: 1809.06640
[21] Nishad Maskara, Aleksander Kubica, and Tomas Jochym-O'Connor, יתרונות פענוח רשת עצבית רב-תכליתית לקודים טופולוגיים, Phys. הכמ"ש 99, 052351 (2019), arXiv: 1802.08680.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.052351
arXiv: arXiv: 1802.08680
[22] יה-הואה ליו ודוד פולן, מפענחי-תפיסה עצבית להפצה לקודים לתיקון שגיאות קוונטיות, פיזי. הכומר לט. 122, 200501 (2019), arXiv: 1811.07835.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.122.200501
arXiv: arXiv: 1811.07835
[23] Amarsanaa Davaasuren, Yasunari Suzuki, Keisuke Fujii, and Masato Koashi, מסגרת כללית לבניית מפענח מהיר מהיר וכמעט אופטימלי של למידת למידה של קודי המייצב הטופולוגי, (2018), arXiv: 1801.04377.
arXiv: arXiv: 1801.04377
[24] פיליפ אנדראדסון, ג'ואל ג'והנסון, סיימון ליליגסטרנד ומאטס גרנת, תיקון שגיאות קוונטיות עבור קוד הטוריקה באמצעות למידת חיזוק עמוקה, קוונטום 3, 183 (2019), arXiv: 1811.12338.
https://doi.org/10.22331/q-2019-09-02-183
arXiv: arXiv: 1811.12338
[25] Savvas Varsamopoulos, Koen Bertels ו- Carmen G. Almudever, השוואת מפענחים מבוססי רשת עצביים לקוד השטח, IEEE T. Comput. (2019a), 10.1109 / TC.2019.2948612, arXiv: 1811.12456.
https: / / doi.org/ 10.1109 / TC.2019.2948612
arXiv: arXiv: 1811.12456
[26] Savvas Varsamopoulos, Koen Bertels ו- Carmen G. Almudever, פענוח קוד שטח עם מפענח מבוסס עצבים המבוזר, (2019b), arXiv: 1901.10847.
arXiv: arXiv: 1901.10847
[27] Laia Domingo Colomer, Michalis Skotiniotis, ו- Ramon Muñoz-Tapia, למידת חיזוק לתיקון שגיאות אופטימלי של קודי טוריקה, (2019), arXiv: 1911.02308.
arXiv: arXiv: 1911.02308
[28] תומאס וגנר, הרמן קמפרמן ודגמר ברוס, סימטריות לפענוח עצבי ברמה גבוהה על קוד הטוריק, (2019), arXiv: 1910.01662.
arXiv: arXiv: 1910.01662
[29] Chaitanya Chinni, Abhishek Kulkarni, Dheeraj M. Pai, Kaushik Mitra ו- Pradeep Kiran Sarvepalli, מפענח עצבי לקודים טופולוגיים באמצעות Pseudo-Inverse of Parity Check Matrix, (2019), arXiv: 1901.07535.
arXiv: arXiv: 1901.07535
[30] Milap Sheth, Sara Zafar Jafarzadeh ו- Vlad Gheorghiu, אנסמבל עצבי לפענוח קודים לתיקון שגיאות טופולוגיות קוונטיות, (2019), arXiv: 1905.02345.
arXiv: arXiv: 1905.02345
[31] ניקולאס דלפוזה, פאביטראן אייר ודוד פולן, כלי מדידה ליניארי בזמן לקודי שטח כלליים, (2016), arXiv: 1611.04256.
arXiv: arXiv: 1611.04256
[32] ניקולאס דלפוזה ופאביתרן אייר, סקוואב - תוכנת השוואת ביצועים מהירה לארכיטקטורות מחשוב קוונטי משטח, (2016), [אונליין; גישה 13-בדצמבר 2019].
http: / / quantum-squab.com/
[33] ניקולאס דלפוס ונעמי ה. ניקרסון, אלגוריתם פענוח כמעט-ליניארי של זמן לקודים טופולוגיים, (2017), arXiv: 1709.06218.
arXiv: arXiv: 1709.06218
[34] ריצ'רד סאטון ואנדרו ג 'בארטו, חיזוק למידה: מבוא (MIT press, קיימברידג', 1998).
[35] ניקולאי פריס, אוליבר מרטי, כריסטין מאייר, קורנליוס המפל, מילאנו הולצפל, פטר יורצ'ביץ ', מרטין ב. פלניו, מרקוס הובר, כריסטיאן רוז, ריינר בלאט, ובן ליאון, התבוננות במדינות סבוכות של מערכת מבוקרת לחלוטין עם 20 קוביות, פיזי . Rev X 8, 021012 (2018), arXiv: 1711.11092.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.021012
arXiv: arXiv: 1711.11092
[36] ג'יהאנג ז'אנג, גואידו פגאנו, פול וו הס, אנטוניס קפריאנידיס, פטריק בקר, הארווי קפלן, אלכסיי V. גורשקוב, ג'קסואן גונג וכריסטופר מונרו, התבוננות במעבר שלב דינאמי עם גוף רב-גוף עם סימולטור קוונטים של 53 קיטביט, טבע 551, 601 (2017), arXiv: 1708.01044.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature24654
arXiv: arXiv: 1708.01044
[37] האנס ברניאן, סילבין שוורץ, אלכסנדר קיסלינג, הארי לוין, אחמד עומרן, האנס פיצ'לר, Soonwon Choi, אלכסנדר ס. זיברוב, מנואל אנדרס, מרקוס גריינר, ולדן וולטיץ ', ומיכאיל ד. סימולטור קוונטים אטומים, טבע 51, 551 (579), arXiv: 2017.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature24622
arXiv: arXiv: 1707.04344
[38] Héctor Bombín ומיגל אנג'ל מרטין-דלגאדו, מדידות קוונטיות ושערים לפי עיוות קוד, J. Phys. ת: מתמטיקה. אור. 42, 095302 (2009), arXiv: 0704.2540.
https://doi.org/10.1088/1751-8113/42/9/095302
arXiv: arXiv: 0704.2540
[39] סרגיי בראווי ואלכסיי קיטייב, קודים קוונטיים על סריג עם גבול, (1998), arXiv: quant-ph / 9811052.
arXiv: arXiv: quant-ph / 9811052
[40] אריק דניס, אלכסיי קיטייב, אנדרו לנדאהל וג'ון פרסקיל, זיכרון קוונטי טופולוגי, ג'יי מאט. פיז. 43, 4452 (2002), arXiv: quant-ph / 0110143.
https: / / doi.org/ 10.1063 / 1.1499754
arXiv: arXiv: quant-ph / 0110143
[41] אוסטין ג. פאולר, מטאו מריאנטוני, ג'ון מ. מרטיניס, ואנדרו נ. קלילנד, קודי שטח: לקראת חישוב קוונטי מעשי בקנה מידה גדול, פיז. גב '86, 032324 (2012), arXiv: 1208.0928.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.86.032324
arXiv: arXiv: 1208.0928
[42] Hans J. Briegel ו- Gemma De las Cuevas, סימולציה השלכתית לבינה מלאכותית, Sci. נציג 7, 400 (2012), arXiv: 1104.3787.
https: / / doi.org/ 10.1038 / srep00400
arXiv: arXiv: 1104.3787
[43] ג'וליאן מאוטנר, עדי מקמל, דניאל מנצנו, מרקוס טיארש והנס ג'יי בריגל, סימולציה השלכתית לסוכני למידה קלאסית: חקירה מקיפה, דור חדש. מחשוב. 33, 69 (2015), arXiv: 1305.1578.
https://doi.org/10.1007/s00354-015-0102-0
arXiv: arXiv: 1305.1578
[44] אלכסיי א. מלניקוב, עדי מקמל, וודרן דונג'קו, והנס ג'יי בריגל, סימולציה השלכתית עם הכללה, Sci. נציג 7, 14430 (2017), arXiv: 1504.02247.
https: / doi.org/â € ‹10.1038 / s41598-017-14740-y
arXiv: arXiv: 1504.02247
[45] אלכסיי א. מלניקוב, עדי מקמל, והנס ג'יי בריגל, סימולציה השלכת ביצועים בבעיות ניווט, IEEE Access 6, 64639 (2018a), arXiv: 1804.08607.
https: / / doi.org/ 10.1109 / ACCESS.2018.2876494
arXiv: arXiv: 1804.08607
[46] סיימון האנגל, אמרה אוגור, סנדור סדמק, ויוסטוס פיאטר, משחק רובוטי ללימוד מיומנויות מורכבות היררכית, בשנת 2016 IEEE / RSJ הבינלאומי בנושא רובוטים ומערכות חכמות (IROS) (2016) עמ '2799-2804, arXiv: 1603.00794.
https: / / doi.org/ 10.1109 / IROS.2016.7759434
arXiv: arXiv: 1603.00794
[47] אלכסיי א. מלניקוב, הנדריק פולסן נאוטרופ, מריו קרן, וודרן דונצ'קו, מרקוס טיארש, אנטון זיילינגר והנס ג'יי בריגל, מכונת למידה פעילה לומדת ליצור ניסויים קוונטיים חדשים, Proc. נטל. אקד. מדע. ארה"ב 115, 1221 (2018b), arXiv: 1706.00868.
https: / / doi.org/ 10.1073 / pnas.1714936115
arXiv: arXiv: 1706.00868
[48] סבסטיאן תרון, האם למידת הדבר ה- n קל יותר מללמוד את הראשון? בהתקדמות במערכות לעיבוד מידע עצבי 8, בעריכת DS Touretzky, MC Mozer ו- ME Hasselmo (MIT Press, 1996) עמ '640-646.
http: / / papers.nips.cc/ paper / 1034-is-learning-the-n-Thing-דבר-קל-יותר-מ-ללמוד-את-הראשון.pdf
[49] קארל ווייס, טאג'י מ. מושגופטאר, ודינג Ding Wang, סקר של למידת העברות, Journal of Big Data 3, 9 (2016).
https://doi.org/10.1186/s40537-016-0043-6
[50] ניקולאס דלפוס וג'יל זמור, פענוח סיכויים מקסימליים ליניארי בזמן פענוח של קודי שטח מעל ערוץ מחיקת הקוואנטים, (2017), arXiv: 1703.01517.
arXiv: arXiv: 1703.01517
[51] רמי בארנדס, ג'וליאן קלי, אנתוני מגרנט, אנדז'יי וייטיה, דניאל סנק, אוון ג'פרי, טד סי ווייט, ג'וש מוטוס, אוסטין ג. פאולר, ב. קמפבל, יו צ'ן, זיג'ון צ'ן, בן קיארו, אנדרו דונסוורת ', צ'ארלס ניל, פיטר או'מאלי, פדרם רושאן, עמית וויינשנשר, ג'ים ונר, אלכסנדר נ 'קורוטקוב, אנדרו נ' קלילנד, וג'ון מ. מרטיניס, מוליכי-על קוונטיים בסף קוד שטח לסובלנות תקלות, טבע 508, 500 (2014), arXiv: 1402.4848.
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature13171
arXiv: arXiv: 1402.4848
[52] טורסטן קרזיג, כריסטינה קנאפ, רומן מ. לוצ'ין, פרסה בונדרסון, מת'יו ב. הייסטינגס, צ'טאן נייאק, ג'ייסון אליסאה, קרסטן פלנסברג, סטפן פלאג ', יובל אורג, צ'ארלס מ. מרקוס, ומייקל ה' פרידמן, עיצובים מדרגיים לרבע החלקיקים- חיסון קוונטי טופולוגי מוגן הרעלה עם מצבי אפס של מיוראנה, פיז. הכמ"ש B 95, 235305 (2017), arXiv: 1610.05289.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevB.95.235305
arXiv: arXiv: 1610.05289
[53] ג'ייסון מ. אמיני, הרמן אוייס, יאנוס ה. ווסנברג, זיגנה זיידלין, ג'וזף בריטון, ג'ון ג'יי בולינגר, דיטריך לייפריד, כריסטיאן אוספלייקוס, אהרון פ. ואנוונדר, ודוד ג'יי וינלנד, לקראת מלכודות יונים מדרגיות לעיבוד מידע קוונטי, ג 'פיס החדש. 12, 033031 (2010), arXiv: 0909.2464.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/12/3/033031
arXiv: arXiv: 0909.2464
[54] ריאן באולר, ג'ון גבלר, י 'לין, TR טאן, ד. האנקה, ג'.ד. ג'וסט, ג'יי.פי. הום, דיטריך לייפריד, ודייוויד ג' וינלנד, תחבורה יונית סוכרתית קוהרנטית ומערך מלכודות מרובות, פיז. הכומר לט. 109, 080502 (2012), arXiv: 1206.0780.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.109.080502
arXiv: arXiv: 1206.0780
[55] סרגיי בראווי ורוברט קניג, סיווג שערים מוגנים טופולוגית עבור קודי מייצב מקומיים, פיז. הכומר לט. 110, 170503 (2013), arXiv: 1206.1609.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.110.170503
arXiv: arXiv: 1206.1609
[56] פרננדו פסטבסקי ובני יושידה, שערים לוגיים סובלניים לתקלות בקודים לתיקון שגיאות קוונטיות, פיז. גב '91, 012305 (2015), arXiv: 1408.1720.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.91.012305
arXiv: arXiv: 1408.1720
[57] דנה רוזנברג, דייוויד קים, ראבי דאס, דונה יוסט, סיימון גוסטבסון, דייוויד הובר, פיליפ קרנץ, אלכסנדר מלוויל, ליביה ראקז, גבריאל או סמך, סטיבן ג'יי וובר, פיי יאן, ג'ונילין ל. יודר, אנדרו ג'יי קרמן, וויליאם ד 'אוליבר, קווביטים מוליכים-על משולבים בתלת-ממד, npj Quantum Information 3, 3 (42), arXiv: 2017.
https://doi.org/10.1038/s41534-017-0044-0
arXiv: arXiv: 1706.04116
[58] צ'רלס ה. בנט, דייוויד פ. דיאינצ'נזו, וג'ון א. סמולין, יכולות של ערוצי מחיקת קוונטים, פיז. הכומר לט. 78, 3217 (1997), arXiv: quant-ph / 9701015.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.78.3217
arXiv: arXiv: quant-ph / 9701015
[59] מרקוס גראסל, תומאס בת 'ותומס פליזארי, קודים לערוץ המחיקה הקוונטית, פיז. הכמ"ש 56, 33 (1997), arXiv: quant-ph / 9610042.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.56.33
arXiv: arXiv: quant-ph / 9610042
[60] סקוט קירקפטריק, סי. דניאל ג'לאט, ומריו פ. וצ'י, אופטימיזציה על ידי סימולציה annealing, מדע 220, 671 (1983)
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.220.4598.671
[61] מייקל ריימפל וריינהרד פ. ורנר, מיטוב איטרטיבי של שגיאות קוונטיות לתיקון קודים, פיז. הכומר לט. 94, 080501 (2005), arXiv: quant-ph / 0307138.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.94.080501
arXiv: arXiv: quant-ph / 0307138
[62] רוברט ל. קוסוט ודניאל א. לידר, תיקון שגיאות קוונטיות באמצעות אופטימיזציה קמורה. אינפ. פרוק. 8, 443 (2009), arXiv: quant-ph / 0606078.
https://doi.org/10.1007/s11128-009-0120-2
arXiv: arXiv: quant-ph / 0606078
[63] פיטר ד. ג'ונסון, ג'ונתן רומרו, ג'ונתן אולסון, יודונג קאו, ואלאן אספורו-גוזיק, QVECTOR: אלגוריתם לתיקון שגיאות קוונטיות בהתאמת מכשירים, (2017), arXiv: 1711.02249.
arXiv: arXiv: 1711.02249
[64] אנונימי, משפר את הבדיקה של למידת חיזוק עמוק באמצעות תכנון לחיפוש מדיניות, שהוגש לוועידה הבינלאומית בנושא ייצוגי למידה (2020) בבדיקה כפולה-עיוורת [באינטרנט ב https: / / openreview.net/ forum? Id = rJe7CkrFvS; גישה 13-בדצמבר -2019].
https: / / openreview.net/ פורום? id = rJe7CkrFvS
[65] סרגיי לוין וולדן קולטון, חיפוש מדיניות מודרך, בהמשך הוועידה הבינלאומית ה -30 בנושא ועידה בינלאומית למידת מכונה - כרך 28, ICML'13 (JMLR.org, 2013) עמ 'III-1-III-9.
http: / / dl.acm.org/ citation.cfm? id = 3042817.3042937
[66] ריצ'רד קליב ודניאל גוטסמן, חישובים יעילים של קידודים לתיקון שגיאות קוונטיות, פיז. הכמ"ש 56, 76 (1997), arXiv: quant-ph / 9607030.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.56.76
arXiv: arXiv: quant-ph / 9607030
[67] סקוט אהרונסון ודניאל גוטסמן, הדמיה משופרת של מעגלי מייצב, פיז. הכמ"ש 70, 052328 (2004), arXiv: quant-ph / 0406196.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.70.052328
arXiv: arXiv: quant-ph / 0406196
[68] דייוויד פ. דיאינצ'נזו ופיטר וו. שור, תיקון שגיאות סובלני לתקלות עם קודים קוונטיים יעילים, פיז. הכומר לט. 77, 3260 (1996), arXiv: quant-ph / 9605031.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.77.3260
arXiv: arXiv: quant-ph / 9605031
[69] סיימון אנדרס והנס ג'יי בריגל, הדמיה מהירה של מעגלי מייצב באמצעות ייצוג מצב גרף, פיז. הכמ"ש 73, 022334 (2006), arXiv: quant-ph / 0504117.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.73.022334
arXiv: arXiv: quant-ph / 0504117
[70] לורנצה סייטה וז'אן-דניאל צוקר, הפשטה בבינה מלאכותית ומערכות מורכבות (שפרינגר, ניו יורק, ארה"ב, 2013).
[71] נובי פטרישיה וברברה קפוטו, לומדים ללמוד, החל מהעברת למידה להתאמת דומיין: מבט מאחד, בשנת 2014 IEEE ועידה בנושא ראייה ממוחשבת וזיהוי תבניות (2014) עמ '1442-1449.
https: / / doi.org/ 10.1109 / CVPR.2014.187
[72] טטיאנה טומסי וברברה קפוטו, ככל שאתה יודע יותר, אתה לומד פחות: החל מהעברת ידע ללמידה חד-פעמית של קטגוריות אובייקטים, בהמשך לוועידת הבריאות על חזון המכונות, בעריכת א 'קוואלארו, ס. פרינס וד. אלכסנדר (BMVA Press, 2009) עמ '80.1-80.11.
https: / / doi.org/ 10.5244 / C.23.80
[73] טטיאנה טומסי, פרנצ'סקו אורבונה, וברברה קפוטו, בטיחות במספרים: למידת קטגוריות מדוגמאות מעטות עם העברת ידע רב מודלים, בשנת 2010 IEEE כנס אגודת מחשבים בנושא ראיית מחשב והכרת דפוסים (2010) עמ '3081-3088.
https: / / doi.org/ 10.1109 / CVPR.2010.5540064
[74] יוסוף אייטר ואנדרו זיסרמן, טאבולה ראסא: העברת דגם לגילוי קטגוריות של אובייקטים, בשנת 2011 הוועידה הבינלאומית לחזון מחשב (2011) עמ '2252-2259.
https: / / doi.org/ 10.1109 / ICCV.2011.6126504
[75] Panos Aliferis, Frederico Brito, David P. DiVincenzo, John Preskill, Matthias Steffen, and Barbara M. Terhal, מחשוב סובלני לתקלות עם קוויביט מוליכים-רעש מוטה: מקרה מחקר, New J. Phys. 11, 013061 (2009), arXiv: 0806.0383.
https://doi.org/10.1088/1367-2630/11/1/013061
arXiv: arXiv: 0806.0383
[76] מייקל ד. שולמן, אוליבר א 'דיאל, שאנון פ. הארווי, הנדריק בלוהם, ולדימיר אומנסקי, ואמיר יעקובי, הדגמת הסתבכות של קוביטים משולבים-משולשת אלקטרוסטטית, מדע 336, 202 (2012), arXiv: 1202.1828.
https: / / doi.org/ 10.1126 / science.1217692
arXiv: arXiv: 1202.1828
[77] וולודימיר מניה, קוראי קווקוקוגולו, דיוויד סילבר, אנדריי א. רוסו, ג'ואל וונס, מארק ג. בלמארה, אלכס גרייבס, מרטין רידמילר, אנדראס ק. פידלנד, גאורג אוסטרובסקי, סטיג פיטרסן, צ'ארלס ביטי, אמיר סאדיק, יואניס אנטונוגלו, הלן קינג , Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg, ו- Demis Hassabis, שליטה ברמה האנושית באמצעות למידת חיזוק עמוקה, Nature 518, 529 (2015).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature14236
[78] דיוויד סילבר, ג'וליאן שרטוויסר, קארן סימוניאן, יואניס אנטונוגלו, אג'ה הואנג, ארתור גז, תומאס הוברט, לוקאס בייקר, מתיו לאי, אדריאן בולטון, יוטיאן צ'ן, טימותי ליליקראפ, פאן הוי, לורן סייפר, ג'ורג 'ואן דן דריישה, ת'ור גרפל, ודמיס חסביס, שליטה במשחק גו ללא ידיעת אנוש, טבע 550, 354 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nature24270
[79] האם נייט, למידת חיזוק - על ידי ניסויים, מחשבים מבינים כיצד לעשות דברים שאף מתכנת לא יכול היה ללמד אותם, (2017), [Online; גישה 13-בדצמבר -2019].
https: / / www.technologyreview.com/ s / 603501/10 פורצי דרך-טכנולוגיות-2017-חיזוק-למידה /
[80] Lenka Zdeborová, כלי חדש בתיבה, Nat. פיז. 13, 420 (2017).
https: / / doi.org/ 10.1038 / nphys4053
[81] רבן איטן, טוני מטרגר, הנריק וילמינג, לידיה דל ריו ורנאטו רנר, גילו מושגים פיזיים עם רשתות עצביות, פיז. הכומר לט. (מקובל, 2019), arXiv: 1807.10300.
arXiv: arXiv: 1807.10300
https://journals.aps.org/prl/accepted/9e07eY09T2e1fd7f88ae46166090ef41fa6ad4c34
[82] תומאס פרסל, פטרו טיגיניאנו, טליתה וייס, ופלוריאן מרקרדט, למידת חיזוק עם רשתות עצביות למשוב כמותי, פיזי. הכומר X 8, 031084 (2018), arXiv: 1802.05267.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevX.8.031084
arXiv: arXiv: 1802.05267
[83] מוריץ אוגוסט וחוסה מיגל הרננדס-לובאטו, לוקחים דרגות דרך ניסויים: LSTMs וזיכרון פרוקסימלי מדיניות של זיכרון לבקרת קוונטים של קופסאות שחורות, במחשוב ביצועים גבוהים, בעריכת ריו יוקוטה, מישל ויילנד, ג'ון שאלף וסאד עלאם (הוצאת שפרינג בינלאומי) , צ'אם, 2018) arXiv: 1802.04063.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-02465-9_43
arXiv: arXiv: 1802.04063
[84] מתיו ר קרצ'מר, למידת חיזוק מקביל, בכנס העולמי השישי למערכות שיטתיות, סייברנטיקה ומידע (6) עמ '2002-165.
[85] אנדה בארט, ג'ים דוגגן ואנדה האוולי, מסגרת מקבילה ללימוד חיזוק בייסי, Connect. מדע. 26, 7 (2014).
https: / / doi.org/ 10.1080 / 09540091.2014.885268
[86] סאפ הוכרייטר ויורג שממידבר, זיכרון ארוך טווח, מחשוב עצבי. 9, 1735 (1997).
https: / / doi.org/ 10.1162 / neco.1997.9.8.1735
[87] הנדריק פולסן נאוטרופ, ניקולאי פריס והנס ג'יי בריגל, ממשק סובלני לתקלות בין זיכרונות קוונטיים למעבדי קוונטים, Nat. קומון. 8, 1321 (2017), arXiv: 1609.08062.
https://doi.org/10.1038/s41467-017-01418-2
arXiv: arXiv: 1609.08062
[88] דורית אהרונוב, אלכסיי קיטייב וג'ון פרסקיל, מחשוב קוונטים סובלני תקלה עם רעש מתואם לטווח הארוך, פיז. הכומר לט. 96, 050504 (2006), arXiv: quant-ph / 0510231.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.96.050504
arXiv: arXiv: quant-ph / 0510231
[89] הואי ח'ון נג וג'ון פרסקיל, חישוב קוונטי סובלני לתקלה לעומת רעש גאוסי, פיז. הכמ"ש 79, 032318 (2009), arXiv: 0810.4953.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.79.032318
arXiv: arXiv: 0810.4953
[90] אוסטין ג. פאולר וג'ון מ. מרטיניס, כימות ההשפעות של טעויות מקומיות רבות-רב-קוויביט ושגיאות דו-קוביטיות לא-מקומיות על קוד השטח, פיז. גב '89, 032316 (2014), arXiv: 1401.2466.
https: / / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.89.032316
arXiv: arXiv: 1401.2466
[91] נעמי ה 'ניקרסון ובנג'מין ג'יי בראון, ניתוח רעשים מתואמים על קוד השטח באמצעות אלגוריתמי פענוח אדפטיביים, Quantum 3, 131 (2019), arXiv: 1712.00502.
https://doi.org/10.22331/q-2019-04-08-131
arXiv: arXiv: 1712.00502
[92] עדי מקמל, אלכסיי א. מלניקוב, וודרן דונג'קו, והנס ג'יי בריגל, מטה-למידה בתוך סימולציה השלכתית, IEEE Access 4, 2110 (2016), arXiv: 1602.08017.
https: / / doi.org/ 10.1109 / ACCESS.2016.2556579
arXiv: arXiv: 1602.08017
מצוטט על ידי
[1] ג'וזפה קרלו, איגנסיו סיראק, קייל קרנמר, לורן דאודט, מריה שולד, נפתלי תשבי, לסלי ווגט-מראנטו ולנקה זדורובובה, "למידת מכונות ומדעי הפיזיקה *", ביקורות על פיזיקה מודרנית 91 4, 045002 (2019).
[2] שיאו-מינג ז'אנג, ז'ז'ו וויי, רזא אסד, שו-צ'ן יאנג ושין וואנג, "מתי לומדת חיזוק בולטת בשליטה קוונטית? מחקר השוואתי על הכנת המדינה ", npj מידע קוונטי 5, 85 (2019).
[3] ג'ון ג'י צ'ן ומינג שואה, "מניפולציה של דינמיקת ספין על ידי סוכן למידה לחיזוק עמוק", arXiv: 1901.08748.
[4] קאי-וון זאו, ון-האן קאו, קאי-חסין וו, וינג-ג'ר קאו, "דור מצבי קרח באמצעות למידת חיזוק עמוק", ביקורת גופנית E 99 6, 062106 (2019).
[5] ריקרדו פורוטי, דריו טאמסצלי, מרצ'לו רסטלי ואנדריקו פראטי, "הובלה קוהרנטית של מצבים קוונטיים על ידי למידת חיזוק עמוק", פיזיקת תקשורת 2 1, 61 (2019).
[6] Chaitanya Chinni, Abhishek Kulkarni, Dheeraj M. Pai, Kaushik Mitra, and Pradeep Kiran Sarvepalli, "מפענח עצבי לקודים טופולוגיים באמצעות פסאודו- Inverse of Parity Check Matrix", arXiv: 1901.07535.
[7] יוליוס וולנופר, אלכסיי מלניקוב, וולפגנג דיר והנס ג'יי בריגל, "למידת מכונה לתקשורת קוונטית למרחקים ארוכים", arXiv: 1904.10797.
[8] נטלי סי בראון וקנת ר 'בראון, "הפחתת דליפות לתיקון שגיאות קוונטיות תוך שימוש בתכנית qubit מעורבת", ביקורת גופנית A 100 3, 032325 (2019).
[9] אלכסיי א. מלניקוב, לאוניד א 'פדיצ'קין, ואלכסנדר אלודג'נטים, "חיזוי יתרון קוונטי על ידי הליכה קוונטית עם רשתות עצביות מפותלות" arXiv: 1901.10632.
[10] סמואל ין צ'י צ'ן, צ'או-האן האק יאנג, ג'ון צ'י, פין-יו צ'ן, שיאולי מא, והסי-שנג גואן, "מעגלי קוונטיות שונות ללמידה של חיזוק עמוק", arXiv: 1907.00397.
[11] Laia Domingo Colomer, Michalis Skotiniotis, and Ramon Muñoz-Tapia, "למידת חיזוק לתיקון שגיאות אופטימלי של קודים טוריים", arXiv: 1911.02308.
[12] ג'. דארולובה, ש. פוקה, נ. וויבה, ק.וו. צ'אן, גנן ג.ק., מ.ג. מנפרה, מ.ק. קאסידי, ומ 'טרויר, "כוונון אוטונומי ואיתור מצב איתור של נקודות קוונטיות מוגדרות השער", arXiv: 1911.10709.
[13] פולוויו פלמיני, ארן המן, סופיה ג'רבי, לאה מ. טרנקוואלדר, הנדריק פולסן נאוטרופ, והנס ג'יי בריגל, "אדריכלות פוטונית ללמידה חיזוק", arXiv: 1907.07503.
[14] חמזה יפאלי ולוק אודינג, "לימוד מודלים אלגבריים של הסתבכות קוונטית", arXiv: 1908.10247.
[15] ג'נס קלוזן, וולטר ל. בויאג'יאן, לאה מ. טרנקוואלדר, וודרן דונצ'קו, והנס ג'יי בריגל, "על ההתכנסות של למידת חיזוק מבוססת השלכה מבוססת-הדמיה בתהליכי החלטה של מרקוב", arXiv: 1910.11914.
[16] סופיה ג'רבי, הנדריק פולסן נאוטרופ, לאה מ. טרנקוואלדר, האנס ג'יי בריגל, ודראן דונצ'קו, "מסגרת ללמידה חיזוק עמוקה מבוססת אנרגיה בהאצת הקוונטים", arXiv: 1910.12760.
[17] קטיה רייד, בנימין אווה, תומאס מולר והנס ג'יי בריגל, "כיצד סוכן למידה מינימלי יכול להסיק את קיומם של משתנים בלתי נצפים בסביבה מורכבת", arXiv: 1910.06985.
[18] סאתוויק צ'אדאגה, מרידול אגארוואל, ונייד אגרוואל, "מקודדים ומפענחים לקודי מרחיב קוונטים באמצעות למידת מכונות" arXiv: 1909.02945.
[19] ג'יקאנג ט. וואנג, יוטו אשידה ומסאהיטו אודה, "בקרת למידה בחיזוק עמוק של קרטומי קוונטים", arXiv: 1910.09200.
[20] Xiaosi Xu, Simon C. Benjamin ו- Xiao Yuan, "מהדר מעגלי משתנים לתיקון שגיאות קוונטיות", arXiv: 1911.05759.
הציטוטים לעיל הם מ- מודעות SAO / NASA (עודכן לאחרונה בהצלחה 2020-01-22 14:35:20). הרשימה עשויה להיות שלמה מכיוון שלא כל בעלי האתרים מספקים נתוני ציטוט ראויים ומלאים.
On השירות המוזכר של קרוסרף לא נמצאו נתונים על ציטוט עבודות (ניסיון אחרון 2020-01-22 14:35:18)
מאמר זה מתפרסם בקוונטים תחת התקציב ייחוס Creative Commons 4.0 הבינלאומי (CC BY 4.0) רישיון. זכויות יוצרים נשארות עם בעלי זכויות היוצרים המקוריים כמו המחברים או מוסדותיהם.
