論文の概要: An unsupervised feature learning for quantum-classical convolutional network with applications to fault detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08171v1
• Date: Sat, 17 Jul 2021 03:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 01:11:25.974259
• Title: An unsupervised feature learning for quantum-classical convolutional network with applications to fault detection
• Title（参考訳）: 量子古典的畳み込みネットワークのための教師なし特徴学習と故障検出への応用
• Authors: Tong Dou, Zhenwei Zhou, Kaiwei Wang, Shilu Yan, Wei Cui
• Abstract要約: 本稿では,量子特徴抽出器の階層構造を学習するために,量子古典的畳み込みネットワークのための単純な教師なし手法を提案する。 提案手法の主な貢献は、量子回路アンサッツにおける量子特性の差を最大化するために、$K$-meansクラスタリングを使用することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.609958919699706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Combining the advantages of quantum computing and neural networks, quantum neural networks (QNNs) have gained considerable attention recently. However, because of the lack of quantum resource, it is costly to train QNNs. In this work, we presented a simple unsupervised method for quantum-classical convolutional networks to learn a hierarchy of quantum feature extractors. Each level of the resulting feature extractors consist of multiple quanvolution filters, followed by a pooling layer. The main contribution of the proposed approach is to use the $K$-means clustering to maximize the difference of quantum properties in quantum circuit ansatz. One experiment on the bearing fault detection task shows the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングとニューラルネットワークの利点を組み合わせることで、量子ニューラルネットワーク(QNN)は近年大きな注目を集めている。 しかし、量子リソースが不足しているため、QNNのトレーニングにはコストがかかる。 本研究では,量子特徴抽出器の階層構造を学習するために,量子古典的畳み込みネットワークのための単純な教師なし手法を提案する。 得られた特徴抽出器の各レベルは、複数のクオンボリューションフィルタからなり、次にプーリング層が続く。 提案手法の主な貢献は、量子回路アンサッツにおける量子特性の差を最大化するために、$K$-meansクラスタリングを使用することである。 軸受故障検出タスクの1つの実験は,提案手法の有効性を示した。

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