Neural Minimum Weight Perfect Matching for Quantum Error Codes
이 논문은 그래프 신경망(GNN)과 트랜스포머(Transformer)를 결부터하여 MWPM 알고리즘을 위한 동적 에지 가중치를 예측함으로써, 탈분극 노이즈(depolarizing noise) 하의 토릭 코드(toric code)에서 최적에 가까운 오류 정정 임계값에 도달하는 하이브리드 디코더인 Neural Minimum Weight Perfect Matching (NMWPM)을 소개한다.