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用递归的、基于变压器的神经网络学习解码表面码
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该文提出了一种使用生成建模对量子纠错码进行译码的通用框架，利用自回归神经网络，特别是 Transformer，学习逻辑运算符和综合症的联合概率。经过预训练后，该模型可以高效计算逻辑运算符的可能性，并以计算复杂度为 O(2k) 直接生成最可能的逻辑运算符。作者进一步提出了一种基于经过预训练的模型的改进方法，通过直接采样稳定子运算符，更准确地确定给定综合症的逻辑运算符的可能性。数值实验结果显示，该方法在译码准确性方面比最小重量完美匹配和基于置信传播的算法提供了显着改进。该框架是通用的，可以应用于任何误差模型和具有不同拓扑结构的量子码。
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关键要点
- 提出了一种使用生成建模对量子纠错码进行译码的通用框架。
- 该模型利用自回归神经网络，特别是 Transformer，学习逻辑运算符和综合症的联合概率。
- 经过预训练后，模型可以高效计算逻辑运算符的可能性，计算复杂度为 O(2k)。
- 提出了一种改进方法，通过直接采样稳定子运算符，更准确地确定逻辑运算符的可能性。
- 数值实验结果显示，该方法在译码准确性方面显著优于最小重量完美匹配和基于置信传播的算法。
- 该框架通用，适用于任何误差模型和不同拓扑结构的量子码。
- 利用 GPU 的并行化能力，能够同时解码大量的综合症。
- 方法结合生成式人工智能和现代计算能力，为量子纠错码的高效准确解码提供了启示。
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