論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Graph Convolutional Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06189v1
• Date: Fri, 15 Jan 2021 16:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-28 11:21:57.109573
• Title: Hybrid Quantum-Classical Graph Convolutional Network
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Samuel Yen-Chi Chen, Tzu-Chieh Wei, Chao Zhang, Haiwang Yu, Shinjae Yoo
• Abstract要約: 本研究は、HEPデータを学習するためのハイブリッド量子古典グラフ畳み込みネットワーク(QGCNN)を提供する。 提案フレームワークは,パラメータ数の観点から,古典的多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークの優位性を示す。 テスト精度に関して、QGCNNは、同じHEPデータセット上の量子畳み込みニューラルネットワークと同等のパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0132255816377445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The high energy physics (HEP) community has a long history of dealing with large-scale datasets. To manage such voluminous data, classical machine learning and deep learning techniques have been employed to accelerate physics discovery. Recent advances in quantum machine learning (QML) have indicated the potential of applying these techniques in HEP. However, there are only limited results in QML applications currently available. In particular, the challenge of processing sparse data, common in HEP datasets, has not been extensively studied in QML models. This research provides a hybrid quantum-classical graph convolutional network (QGCNN) for learning HEP data. The proposed framework demonstrates an advantage over classical multilayer perceptron and convolutional neural networks in the aspect of number of parameters. Moreover, in terms of testing accuracy, the QGCNN shows comparable performance to a quantum convolutional neural network on the same HEP dataset while requiring less than $50\%$ of the parameters. Based on numerical simulation results, studying the application of graph convolutional operations and other QML models may prove promising in advancing HEP research and other scientific fields.
• Abstract（参考訳）: 高エネルギー物理学(HEP)コミュニティは、大規模なデータセットを扱う長い歴史がある。 このような光沢なデータを管理するために、物理発見を加速するために古典的な機械学習とディープラーニング技術が用いられている。 量子機械学習(QML)の最近の進歩は、これらの技術をHEPに適用する可能性を示している。 しかし、現在利用可能なQMLアプリケーションには限られた結果しかありません。 特に、HEPデータセットに共通するスパースデータ処理の課題は、QMLモデルで広く研究されていない。 本研究は、HEPデータを学習するためのハイブリッド量子古典グラフ畳み込みネットワーク(QGCNN)を提供する。 提案フレームワークは,パラメータ数の観点から,古典的多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークの優位性を示す。 さらに、テスト精度の面では、QGCNNは、同じHEPデータセット上の量子畳み込みニューラルネットワークと同等のパフォーマンスを示し、パラメータの50セント未満を要求している。 数値シミュレーションの結果から,グラフ畳み込み操作やその他のQMLモデルの応用を研究すれば,HEP研究や他の科学分野の進展に有望であることが証明できる。

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