Yotam Peled

新型神经网络解码器提升量子纠错阈值

研究人员开发了一种新颖的数据驱动解码器，称为神经最小权重完美匹配（NMWPM），用于量子纠错。该解码器集成了图神经网络（GNN）和Transformer，以捕捉量子错误数据中的局部和全局依赖关系。通过预测最小权重完美匹配（MWPM）算法的动态边缘权重，NMWPM旨在提高错误检测和纠正能力。在 toric code 上的实验表明，NMWPM 实现了接近理论最大似然边界的错误阈值。