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1. (WO2018106556) MODÉLISATION DE DONNÉES GÉNÉRATIVES ET TOMOGRAPHIE PAR L'INTERMÉDIAIRE D'ENTRAÎNEMENT DE BOLTZMANN QUANTIQUE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/106556    N° de la demande internationale :    PCT/US2017/064394
Date de publication : 14.06.2018 Date de dépôt international : 04.12.2017
CIB :
G06N 99/00 (2010.01)
Déposants : MICROSOFT TECHNOLOGY LICENSING, LLC [US/US]; One Microsoft Way Redmond, Washington 98052-6399 (US)
Inventeurs : WIEBE, Nathan O.; (US).
KIEFEROVA, Maria; (US)
Mandataire : MINHAS, Sandip S.; (US).
CHEN, Wei-Chen Nicholas; (US).
DRAKOS, Katherine J.; (US).
HINOJOSA, Brianna L.; (US).
HOLMES, Danielle J.; (US).
SWAIN, Cassandra T.; (US).
WONG, Thomas S.; (US).
CHOI, Daniel; (US).
HWANG, William C.; (US).
WIGHT, Stephen A.; (US).
CHATTERJEE, Aaron C.; (US)
Données relatives à la priorité :
62/431,437 08.12.2016 US
15/625,712 16.06.2017 US
Titre (EN) TOMOGRAPHY AND GENERATIVE DATA MODELING VIA QUANTUM BOLTZMANN TRAINING
(FR) MODÉLISATION DE DONNÉES GÉNÉRATIVES ET TOMOGRAPHIE PAR L'INTERMÉDIAIRE D'ENTRAÎNEMENT DE BOLTZMANN QUANTIQUE
Abrégé : front page image
(EN)Quantum neural nets, which utilize quantum effects to model complex data sets, represent a major focus of quantum machine learning and quantum computing in general. In this application, example methods of training a quantum Boltzmann machine are described. Also, examples for using quantum Boltzmann machines to enable a form of quantum state tomography that provides both a description and a generative model for the input quantum state are described. Classical Boltzmann machines are incapable of this. Finally, small non-stoquastic quantum Boltzmann machines are compared to traditional Boltzmann machines for generative tasks, and evidence presented that quantum models outperform their classical counterparts for classical data sets.
(FR)La présente invention concerne des réseaux neuronaux quantiques, qui utilisent des effets quantiques afin de modéliser des ensembles de données complexes, qui représentent généralement un foyer principal d'apprentissage machine quantique et un calcul quantique. Dans cette application, des exemples de procédés d'entraînement d'une machine de Boltzmann quantique sont décrits. L'invention concerne également des exemples pour utiliser des machines de Boltzmann quantique afin d'activer une forme de tomographie à l'état quantique qui fournit à la fois une description et un modèle génératif pour l'état quantique d'entrée. Les machines de Boltzmann classiques en sont incapables. Enfin, des machines de Boltzmann quantiques non-stochastiques de petite taille sont comparées à des machines de Boltzmann classiques pour des tâches génératives, et des preuves présentées selon lesquelles des modèles quantiques surpassent leurs contreparties classiques pour des ensembles de données classiques.
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : anglais (EN)
Langue de dépôt : anglais (EN)