論文の概要: An end-to-end trainable hybrid classical-quantum classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.02416v1
• Date: Thu, 4 Feb 2021 05:19:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-05 16:03:30.305673
• Title: An end-to-end trainable hybrid classical-quantum classifier
• Title（参考訳）: エンドツーエンドのトレーニング可能なハイブリッド古典量子分類器
• Authors: Samuel Yen-Chi Chen, Chih-Min Huang, Chia-Wei Hsing and Ying-Jer Kao
• Abstract要約: 量子インスパイアされたテンソルネットワークと変分量子回路を組み合わせて教師付き学習タスクを行うハイブリッドモデルを提案する。 このアーキテクチャにより、モデルの古典的および量子的部分を同時にトレーニングすることができ、エンドツーエンドのトレーニングフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a hybrid model combining a quantum-inspired tensor network and a variational quantum circuit to perform supervised learning tasks. This architecture allows for the classical and quantum parts of the model to be trained simultaneously, providing an end-to-end training framework. We show that compared to the principal component analysis, a tensor network based on the matrix product state with low bond dimensions performs better as a feature extractor for the input data of the variational quantum circuit in the binary and ternary classification of MNIST and Fashion-MNIST datasets. The architecture is highly adaptable and the classical-quantum boundary can be adjusted according the availability of the quantum resource by exploiting the correspondence between tensor networks and quantum circuits.
• Abstract（参考訳）: 量子インスパイアされたテンソルネットワークと変分量子回路を組み合わせて教師付き学習タスクを行うハイブリッドモデルを提案する。 このアーキテクチャは、モデルの古典的部分と量子部分を同時にトレーニングし、エンドツーエンドのトレーニングフレームワークを提供する。 また, 主成分分析と比較して, 結合次元の低い行列積状態に基づくテンソルネットワークは, mnist および fashion-mnist データセットの二元および三元分類における変分量子回路の入力データの特徴抽出器として優れていることを示した。 アーキテクチャは高度に適応可能であり、テンソルネットワークと量子回路の対応を利用して量子資源の可用性に応じて古典量子境界を調整できる。

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