Fugu-MT 論文翻訳(概要): QDNN: DNN with Quantum Neural Network Layers

論文の概要: QDNN: DNN with Quantum Neural Network Layers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.12660v2
Date: Mon, 19 Oct 2020 09:43:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-17 07:36:54.662794
Title: QDNN: DNN with Quantum Neural Network Layers
Title（参考訳）: QDNN: 量子ニューラルネットワーク層を備えたDNN
Authors: Chen Zhao and Xiao-Shan Gao
Abstract要約: QDNNは、任意の連続関数を均一に近似する量子構造層で構成されている。 QDNNは、短期ノイズの多い中間スケール量子プロセッサで使用することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.730769481459932
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce a quantum extension of classical DNN, QDNN. The QDNN consisting of quantum structured layers can uniformly approximate any continuous function and has more representation power than the classical DNN. It still keeps the advantages of the classical DNN such as the non-linear activation, the multi-layer structure, and the efficient backpropagation training algorithm. Moreover, the QDNN can be used on near-term noisy intermediate-scale quantum processors. A numerical experiment for image classification based on quantum DNN is given, where a high accuracy rate is achieved.
Abstract（参考訳）: 本稿では,古典的DNNの量子拡張であるQDNNを紹介する。量子構造層からなるQDNNは、任意の連続関数を均一に近似することができ、従来のDNNよりも表現力が高い。また、非線形アクティベーション、多層構造、効率的なバックプロパゲーショントレーニングアルゴリズムといった古典的なDNNの利点を保っている。さらに、QDNNは、短期ノイズの多い中間スケール量子プロセッサで使用できる。量子DNNに基づく画像分類のための数値実験を行い、高い精度を達成する。

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