A machine learning approach to tomographic pattern generation and classification of quantum states of light
この論文は、Wasserstein 生成敵対ネットワーク(WGAN)と畳み込みニューラルネットワークを用いて光の量子状態(フォック状態やコヒーレント状態など)の光学トモグラムを生成・分類し、追加の分類器なしに直接状態を特徴付ける新しい機械学習アプローチを提案し、その有効性と実験結果との整合性を検証したものである。