論文の概要: QFCNN: Quantum Fourier Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10421v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 04:37:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-22 15:19:43.783861
• Title: QFCNN: Quantum Fourier Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: QFCNN:量子フーリエ畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Feihong Shen and Jun Liu
• Abstract要約: 量子フーリエ畳み込みネットワーク(Quantum Fourier Convolutional Network, QFCN)というハイブリッド量子古典回路を提案する。 提案モデルは,古典的CNNと比較して指数的な高速化を実現し,既存の量子CNNの最良の結果よりも向上する。 交通予測や画像分類など,さまざまなディープラーニングタスクに適用することで,このアーキテクチャの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.344289435743451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The neural network and quantum computing are both significant and appealing fields, with their interactive disciplines promising for large-scale computing tasks that are untackled by conventional computers. However, both developments are restricted by the scope of the hardware development. Nevertheless, many neural network algorithms had been proposed before GPUs become powerful enough for running very deep models. Similarly, quantum algorithms can also be proposed as knowledge reserves before real quantum computers are easily accessible. Specifically, taking advantage of both the neural networks and quantum computation and designing quantum deep neural networks (QDNNs) for acceleration on Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) processors is also an important research problem. As one of the most widely used neural network architectures, convolutional neural network (CNN) remains to be accelerated by quantum mechanisms, with only a few attempts have been demonstrated. In this paper, we propose a new hybrid quantum-classical circuit, namely Quantum Fourier Convolutional Network (QFCN). Our model achieves exponential speed-up compared with classical CNN theoretically and improves over the existing best result of quantum CNN. We demonstrate the potential of this architecture by applying it to different deep learning tasks, including traffic prediction and image classification.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークと量子コンピューティングはどちらも重要かつ魅力的な分野であり、そのインタラクティブな規律は、従来のコンピュータには乗らない大規模コンピューティングタスクを約束している。 しかし、どちらの開発もハードウェア開発の範囲によって制限されている。 それでも、gpuが非常に深いモデルの実行に十分強力になる前に、多くのニューラルネットワークアルゴリズムが提案されていた。 同様に、量子アルゴリズムは、実際の量子コンピュータが容易にアクセスできるようになる前に知識予約として提案することもできる。 具体的には、ニューラルネットワークと量子計算の両方を活用し、ノイズ中間スケール量子(NISQ)プロセッサ上でのアクセラレーションに量子ディープニューラルネットワーク(QDNN)を設計することが重要な研究課題である。 最も広く使われているニューラルネットワークアーキテクチャの1つとして、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は量子機構によって加速され、いくつかの試みが実証されている。 本稿では,量子フーリエ畳み込みネットワーク(Quantum Fourier Convolutional Network, QFCN)というハイブリッド量子古典回路を提案する。 提案モデルは,古典的CNNと比較して指数的な高速化を実現し,既存の量子CNNの最良の結果よりも向上する。 交通予測や画像分類など,さまざまなディープラーニングタスクに適用することで,このアーキテクチャの可能性を示す。

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