講演情報
[22p-12C-3]Boson Samplingで手書き数字分類を解く
〇櫻井 彰忠1、林 碧惟3,2,1、J. Munro William1、根本 香絵1,2 (1.OIST、2.NII、3.総研大)
キーワード：
量子線形光学,量子機械学習
光子の持つ量子性や複雑性を利用することで、どのような問題が解けるようになるのか、どのように応用すれば実用的な問題の解決に役立つのか、という問いは現在でも極めて非自明である。今回、量子ニューラルネットワーク型の計算モデルを発展させ、単一光子と線形光学素子を用いて、画像分類を高精度で解く手法を提案する。また古典光と比較することで、単一光子によって物理要素の大幅な削減が可能なことを示す。