論文の概要: On Circuit-based Hybrid Quantum Neural Networks for Remote Sensing Imagery Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09484v1
• Date: Mon, 20 Sep 2021 12:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-21 16:01:00.963781
• Title: On Circuit-based Hybrid Quantum Neural Networks for Remote Sensing Imagery Classification
• Title（参考訳）: リモートセンシング画像分類のための回路ベースハイブリッド量子ニューラルネットワークについて
• Authors: Alessandro Sebastianelli, Daniela A. Zaidenberg, Dario Spiller, Bertrand Le Saux and Silvia Liberata Ullo
• Abstract要約: ハイブリッドQCNNは、標準ニューラルネットワーク内に量子層を導入することで、CNNの古典的なアーキテクチャを豊かにする。 この研究で提案された新しいQCNNは、地球観測(EO)のユースケースとして選択された土地利用・土地被覆(LULC)分類に適用される。 マルチクラス分類の結果は,QCNNの性能が従来の性能よりも高いことを示すことによって,提案手法の有効性を証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 88.31717434938338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article aims to investigate how circuit-based hybrid Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) can be successfully employed as image classifiers in the context of remote sensing. The hybrid QCNNs enrich the classical architecture of CNNs by introducing a quantum layer within a standard neural network. The novel QCNN proposed in this work is applied to the Land Use and Land Cover (LULC) classification, chosen as an Earth Observation (EO) use case, and tested on the EuroSAT dataset used as reference benchmark. The results of the multiclass classification prove the effectiveness of the presented approach, by demonstrating that the QCNN performances are higher than the classical counterparts. Moreover, investigation of various quantum circuits shows that the ones exploiting quantum entanglement achieve the best classification scores. This study underlines the potentialities of applying quantum computing to an EO case study and provides the theoretical and experimental background for futures investigations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,回路ベースハイブリッド量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)をリモートセンシングの文脈において画像分類器としてうまく活用する方法を検討する。 ハイブリッドQCNNは、標準ニューラルネットワーク内に量子層を導入することで、CNNの古典的なアーキテクチャを豊かにする。 この研究で提案された新しいQCNNは、地球観測(EO)ユースケースとして選択された土地利用と土地被覆(LULC)分類に適用され、基準ベンチマークとして使用されるEuroSATデータセットでテストされる。 マルチクラス分類の結果は,QCNNの性能が従来の性能よりも高いことを示すことによって,提案手法の有効性を証明した。 さらに,量子絡み合いを生かした量子回路が最適な分類スコアを得ることを示す。 この研究は、eoのケーススタディに量子コンピューティングを適用する可能性を示し、将来の研究に理論的および実験的背景を提供する。

関連論文リスト

• Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification [10.069224006497162]
  量子・スパイキングニューラルネットワーク(PPF-QSNN)の並列比例融合(Parallel Proportional Fusion of Quantum and Spiking Neural Networks)と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入する。 提案したPPF-QSNNは、既存のスパイクニューラルネットワークと、精度、損失、ロバストネスといったメトリクスにわたるシリアル量子ニューラルネットワークの両方より優れている。 本研究は、人工知能計算における量子優位性の発展と応用の基盤となるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T10:35:35Z)
• Studying the Impact of Quantum-Specific Hyperparameters on Hybrid Quantum-Classical Neural Networks [4.951980887762045]
  ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQNN)は、古典的な機械学習の強みと量子コンピューティング能力を組み合わせた、有望なソリューションである。 本稿では,PennyLaneフレームワーク上に実装された画像分類タスクのHQNNモデルに対して,これらのバリエーションが与える影響について検討する。 我々は,HQNNモデルの直感的および直感的学習パターンを制御された量子摂動の粒度レベル内で明らかにし,精度とトレーニング時間との相関関係の健全な基盤を構築することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T11:44:25Z)
• Quantum Recurrent Neural Networks for Sequential Learning [11.133759363113867]
  近いうちに量子優位性のあるアプリケーションを見つけるために,新しい種類の量子リカレントニューラルネットワーク(QRNN)を提案する。 我々のQRNNは、量子デバイスのコヒーレント時間に関してアルゴリズムの要求を大幅に削減できる、停滞した方法でQRBを積み重ねることによって構築されます。 数値実験により,我々のQRNNは古典的RNNと最先端QNNモデルに対する予測(分類)精度が向上し,逐次学習が可能となった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T04:04:39Z)
• Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.20479832949069]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。 本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。 我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T10:46:40Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Evaluating the performance of sigmoid quantum perceptrons in quantum neural networks [0.0]
  量子機械学習のための有望なアーキテクチャとして量子ニューラルネットワーク(QNN)が提案されている。 1つの候補は古典的パーセプトロンの非線形活性化関数をエミュレートするために設計された量子パーセプトロンである。 本稿では,SQPネットワークの性能と性能を,その有効次元と有効容量の計算によって評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T10:08:11Z)
• The dilemma of quantum neural networks [63.82713636522488]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は、古典的な学習モデルに対して何の恩恵も与えないことを示す。 QNNは、現実世界のデータセットの一般化が不十分な、極めて限られた有効モデル能力に悩まされている。 これらの結果から、現在のQNNの役割を再考し、量子的優位性で現実の問題を解決するための新しいプロトコルを設計せざるを得ない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T10:41:47Z)
• Branching Quantum Convolutional Neural Networks [0.0]
  小型量子コンピュータは、大規模量子および非常に大規模な古典的データセット上での学習タスクにおいて、既に潜在的な増加を見せている。 本稿では、分岐量子畳み込みニューラルネットワークであるQCNN(bQCNN)を、かなり高い表現性で一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-28T19:00:03Z)
• Decentralizing Feature Extraction with Quantum Convolutional Neural Network for Automatic Speech Recognition [101.69873988328808]
  特徴抽出のための量子回路エンコーダからなる量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)を構築した。 入力音声はまず、Mel-spectrogramを抽出するために量子コンピューティングサーバにアップストリームされる。 対応する畳み込み特徴は、ランダムパラメータを持つ量子回路アルゴリズムを用いて符号化される。 符号化された機能は、最終認識のためにローカルRNNモデルにダウンストリームされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-26T03:36:01Z)
• Entanglement Classification via Neural Network Quantum States [58.720142291102135]
  本稿では、学習ツールと量子絡み合いの理論を組み合わせて、純状態における多部量子ビット系の絡み合い分類を行う。 我々は、ニューラルネットワーク量子状態(NNS)として知られる制限されたボルツマンマシン(RBM)アーキテクチャにおいて、人工ニューラルネットワークを用いた量子システムのパラメータ化を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T07:40:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。