論文の概要: A Quantum Convolutional Neural Network for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03630v2
• Date: Wed, 4 Aug 2021 07:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 02:18:30.587250
• Title: A Quantum Convolutional Neural Network for Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類のための量子畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yanxuan L\"u, Qing Gao, Jinhu L\"u, Maciej Ogorza{\l}ek, Jin Zheng
• Abstract要約: 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)という新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 QCNNは実装可能な量子回路に基づいており、古典的畳み込みニューラルネットワークと同様の構造を持つ。 MNISTデータセットの数値シミュレーションにより,本モデルの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.745213180689952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial neural networks have achieved great success in many fields ranging from image recognition to video understanding. However, its high requirements for computing and memory resources have limited further development on processing big data with high dimensions. In recent years, advances in quantum computing show that building neural networks on quantum processors is a potential solution to this problem. In this paper, we propose a novel neural network model named Quantum Convolutional Neural Network (QCNN), aiming at utilizing the computing power of quantum systems to accelerate classical machine learning tasks. The designed QCNN is based on implementable quantum circuits and has a similar structure as classical convolutional neural networks. Numerical simulation results on the MNIST dataset demonstrate the effectiveness of our model.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、画像認識からビデオ理解まで、多くの分野で大きな成功を収めています。 しかしながら、コンピューティングとメモリリソースに対する高い要求は、ビッグデータを高次元で処理する上でのさらなる開発を制限している。 近年、量子コンピューティングの進歩は、量子プロセッサ上でニューラルネットワークを構築することがこの問題の潜在的な解決策であることを示している。 本稿では、量子システムの計算能力を利用して古典的機械学習タスクを高速化することを目的とした、量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnn)と呼ばれる新しいニューラルネットワークモデルを提案する。 設計されたQCNNは実装可能な量子回路に基づいており、古典的な畳み込みニューラルネットワークと同様の構造を持つ。 MNISTデータセットの数値シミュレーションにより,本モデルの有効性が示された。

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