論文の概要: RGB Image Classification with Quantum Convolutional Ansaetze

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.11099v1
• Date: Fri, 23 Jul 2021 09:38:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-26 13:59:15.083605
• Title: RGB Image Classification with Quantum Convolutional Ansaetze
• Title（参考訳）: 量子畳み込みアンセッツェを用いたRGB画像分類
• Authors: Yu Jing, Yang Yang, Chonghang Wu, Wenbing Fu, Wei Hu, Xiaogang Li and Hua Xu
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像上の畳み込み操作をシミュレートする2種類の量子回路アンセッツェを提案する。 我々の知る限りでは、これはRGB画像を効果的に扱う量子畳み込み回路の最初の作品である。 また、量子回路アンサッツの大きさとハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワークの学習性との関係についても検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.379304679643436
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid growth of qubit numbers and coherence times in quantum hardware technology, implementing shallow neural networks on the so-called Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices has attracted a lot of interest. Many quantum (convolutional) circuit ansaetze are proposed for grayscale images classification tasks with promising empirical results. However, when applying these ansaetze on RGB images, the intra-channel information that is useful for vision tasks is not extracted effectively. In this paper, we propose two types of quantum circuit ansaetze to simulate convolution operations on RGB images, which differ in the way how inter-channel and intra-channel information are extracted. To the best of our knowledge, this is the first work of a quantum convolutional circuit to deal with RGB images effectively, with a higher test accuracy compared to the purely classical CNNs. We also investigate the relationship between the size of quantum circuit ansatz and the learnability of the hybrid quantum-classical convolutional neural network. Through experiments based on CIFAR-10 and MNIST datasets, we demonstrate that a larger size of the quantum circuit ansatz improves predictive performance in multiclass classification tasks, providing useful insights for near term quantum algorithm developments.
• Abstract（参考訳）: 量子ハードウェア技術における量子ビット数の急激な増加とコヒーレンス時間により、いわゆるNISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)デバイス上での浅いニューラルネットワークの実装が注目されている。 多くの量子(畳み込み)回路アンセッツェは、実験結果が期待できるグレースケール画像分類タスクに対して提案されている。 しかし、これらをrgb画像に適用する場合、視覚課題に有用なチャネル内情報を効果的に抽出することができない。 本稿では,RGB画像上の畳み込み操作をシミュレートする2種類の量子回路アンセッツェを提案する。 我々の知る限りでは、これはRGB画像を効果的に扱う量子畳み込み回路の最初の作品であり、純粋に古典的なCNNと比較して高いテスト精度である。 また、量子回路アンサッツの大きさとハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワークの学習性との関係についても検討する。 CIFAR-10とMNISTデータセットに基づく実験により、量子回路アンサッツのより大きなサイズがマルチクラス分類タスクの予測性能を改善し、短期的な量子アルゴリズム開発に有用な洞察を与えることを示した。

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