論文の概要: Comparative study of variational quantum circuit and quantum
backpropagation multilayer perceptron for COVID-19 outbreak predictions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07617v2
- Date: Wed, 19 Aug 2020 11:21:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-01 12:22:15.731064
- Title: Comparative study of variational quantum circuit and quantum
backpropagation multilayer perceptron for COVID-19 outbreak predictions
- Title(参考訳): 新型コロナウイルス流行予測のための可変量子回路と量子バックプロパゲーション多層パーセプトロンの比較研究
- Authors: Pranav Kairon and Siddhartha Bhattacharyya
- Abstract要約: 本稿では、連続可変量子ニューラルネットワーク(可変回路)と量子バックプロパゲーション多重層パーセプトロン(QBMLP)の比較分析について述べる。
従来の人工ニューラルネットワークよりも優れた性能を示す2つのモデル間の統計的比較を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.481372595714034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There are numerous models of quantum neural networks that have been applied
to variegated problems such as image classification, pattern recognition
etc.Quantum inspired algorithms have been relevant for quite awhile. More
recently, in the NISQ era, hybrid quantum classical models have shown promising
results. Multi-feature regression is common problem in classical machine
learning. Hence we present a comparative analysis of continuous variable
quantum neural networks (Variational circuits) and quantum backpropagating
multi layer perceptron (QBMLP). We have chosen the contemporary problem of
predicting rise in COVID-19 cases in India and USA. We provide a statistical
comparison between two models , both of which perform better than the classical
artificial neural networks.
- Abstract(参考訳): 画像分類やパターン認識など,様々な問題に応用された量子ニューラルネットワークのモデルが数多く存在する。
最近では、NISQ時代において、ハイブリッド量子古典モデルは有望な結果を示している。
多機能回帰は古典的な機械学習において一般的な問題である。
そこで本研究では,連続可変量子ニューラルネットワーク(可変回路)と量子バックプロパゲーション多層パーセプトロン(QBMLP)の比較解析を行った。
インドと米国でのcovid-19感染者の増加を予測するという、現代の問題を選択した。
従来のニューラルネットワークよりも優れた性能を示す2つのモデル間の統計的比較を行った。
関連論文リスト
- Towards Efficient Quantum Hybrid Diffusion Models [68.43405413443175]
本稿では,量子ハイブリッド拡散モデルの設計手法を提案する。
量子コンピューティングの優れた一般化と古典的ネットワークのモジュラリティを組み合わせた2つのハイブリダイゼーション手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-25T16:57:51Z) - A Comparative Analysis of Hybrid-Quantum Classical Neural Networks [5.629434388963902]
本稿では、画像分類のための異なるハイブリッド量子古典機械学習アルゴリズム間の広範な比較分析を行う。
この精度に基づくハイブリッドモデルの性能比較により、回路の量子層数と量子ビット数の変化との相関関係におけるハイブリッド量子古典収束の理解が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T09:59:44Z) - Arbitrary Polynomial Separations in Trainable Quantum Machine Learning [1.0080317855851213]
量子機械学習の最近の理論的結果は、量子ニューラルネットワーク(QNN)の表現力とトレーニング可能性との一般的なトレードオフを示している。
ここでは、これらの否定的な結果を回避するために、非条件で証明可能なメモリ分離を示すQNNを効率的に訓練する階層を構築する。
量子文脈性(quantum contextuality)が表現性分離の源であることが示され、量子機械学習における現実的な優位性の存在が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T17:12:01Z) - Quantum machine learning for image classification [62.997667081978825]
我々のハイブリッド量子アプローチの1つは、MNISTデータセットで99%以上の顕著な精度を示す。
要約して,本研究は,量子機械学習技術を用いた画像認識と分類の改善に関する継続的な研究に寄与する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T18:23:20Z) - QNEAT: Natural Evolution of Variational Quantum Circuit Architecture [95.29334926638462]
我々は、ニューラルネットワークの量子対する最も有望な候補として登場した変分量子回路(VQC)に注目した。
有望な結果を示す一方で、バレン高原、重みの周期性、アーキテクチャの選択など、さまざまな問題のために、VQCのトレーニングは困難である。
本稿では,VQCの重みとアーキテクチャの両方を最適化するために,自然進化にインスパイアされた勾配のないアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-14T08:03:20Z) - A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing
Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。
古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。
以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T22:48:28Z) - Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class
Classification [83.20479832949069]
量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。
本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。
我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-29T10:46:40Z) - The Quantum Path Kernel: a Generalized Quantum Neural Tangent Kernel for
Deep Quantum Machine Learning [52.77024349608834]
古典的なディープニューラルネットワークの量子アナログを構築することは、量子コンピューティングにおける根本的な課題である。
鍵となる問題は、古典的なディープラーニングの本質的な非線形性にどのように対処するかである。
我々は、深層機械学習のこれらの側面を複製できる量子機械学習の定式化であるQuantum Path Kernelを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-22T16:06:24Z) - Comparing concepts of quantum and classical neural network models for
image classification task [0.456877715768796]
本資料は、ハイブリッド量子古典ニューラルネットワークのトレーニングと性能に関する実験結果を含む。
シミュレーションは時間を要するが、量子ネットワークは時間を要するが、古典的なネットワークを克服する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T18:49:30Z) - Mutual Reinforcement between Neural Networks and Quantum Physics [0.0]
量子機械学習は、量子力学と機械学習の共生から生まれる。
古典的な機械学習を量子物理学問題に適用するためのツールとして使う。
量子パーセプトロンの力学に基づく量子ニューラルネットワークの設計と、短絡の断熱への応用は、短時間の動作時間と堅牢な性能をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-27T16:20:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。