論文の概要: Quantum convolutional neural network for classical data classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.00661v2
• Date: Fri, 11 Feb 2022 10:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-20 03:29:36.684861
• Title: Quantum convolutional neural network for classical data classification
• Title（参考訳）: 古典的データ分類のための量子畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Tak Hur, Leeseok Kim, Daniel K. Park
• Abstract要約: 古典データ分類のための完全パラメータ化量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)をベンチマークする。 本稿では,CNNにインスパイアされた量子ニューラルネットワークモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8057006406834467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advance of quantum machine learning, several proposals for the quantum-analogue of convolutional neural network (CNN) have emerged. In this work, we benchmark fully parameterized quantum convolutional neural networks (QCNNs) for classical data classification. In particular, we propose a quantum neural network model inspired by CNN that only uses two-qubit interactions throughout the entire algorithm. We investigate the performance of various QCNN models differentiated by structures of parameterized quantum circuits, quantum data encoding methods, classical data pre-processing methods, cost functions and optimizers on MNIST and Fashion MNIST datasets. In most instances, QCNN achieved excellent classification accuracy despite having a small number of free parameters. The QCNN models performed noticeably better than CNN models under the similar training conditions. Since the QCNN algorithm presented in this work utilizes fully parameterized and shallow-depth quantum circuits, it is suitable for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習の急速な進歩により、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の量子アナローグに関するいくつかの提案が生まれている。 本研究では、古典データ分類のための完全パラメータ化量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)をベンチマークする。 特に,アルゴリズム全体を通して2量子ビットインタラクションのみを使用するcnnに触発された量子ニューラルネットワークモデルを提案する。 本稿では、パラメータ化量子回路、量子データ符号化方法、古典データ前処理方法、コスト関数およびMNISTおよびFashion MNISTデータセット上のオプティマイザによって区別される様々なQCNNモデルの性能について検討する。 多くの場合、QCNNは少数の自由パラメータを持つにもかかわらず、優れた分類精度を達成した。 QCNNモデルは同様の訓練条件下でCNNモデルよりも顕著に優れた性能を示した。 この研究で示されたQCNNアルゴリズムは、完全にパラメータ化され浅い量子回路を利用するため、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイスに適している。

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