論文の概要: Feasible Architecture for Quantum Fully Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01771v1
• Date: Tue, 5 Oct 2021 01:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-07 00:19:08.162942
• Title: Feasible Architecture for Quantum Fully Convolutional Networks
• Title（参考訳）: 量子完全畳み込みネットワークの実現可能なアーキテクチャ
• Authors: Yusui Chen, Wenhao Hu, Xiang Li
• Abstract要約: 本稿では,ノイズの多い中間規模量子デバイス上で動作可能な,実現可能な純粋量子アーキテクチャを提案する。 本研究は、純粋量子完全畳み込みネットワークのトレーニングを成功させ、それをハイブリッドソリューションと比較することで利点を論じるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.849886707973093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Fully convolutional networks are robust in performing semantic segmentation, with many applications from signal processing to computer vision. From the fundamental principles of variational quantum algorithms, we propose a feasible pure quantum architecture that can be operated on noisy intermediate-scale quantum devices. In this work, a parameterized quantum circuit consisting of three layers, convolutional, pooling, and upsampling, is characterized by generative one-qubit and two-qubit gates and driven by a classical optimizer. This architecture supplies a solution for realizing the dynamical programming on a one-way quantum computer and maximally taking advantage of quantum computing throughout the calculation. Moreover, our algorithm works on many physical platforms, and particularly the upsampling layer can use either conventional qubits or multiple-level systems. Through numerical simulations, our study represents the successful training of a pure quantum fully convolutional network and discusses advantages by comparing it with the hybrid solution.
• Abstract（参考訳）: 完全畳み込みネットワークは、信号処理からコンピュータビジョンまで、多くの応用を含む意味セグメンテーションの実行において堅牢である。 変動量子アルゴリズムの基本原理から,ノイズの多い中間規模量子デバイス上で動作可能な,実現可能な純粋量子アーキテクチャを提案する。 本研究では,畳み込み,プール,アップサンプリングの3層からなるパラメータ化量子回路を,生成的1量子ビットゲートと2量子ビットゲートで特徴付け,古典的最適化器で駆動する。 このアーキテクチャは、一方通行の量子コンピュータ上で動的プログラミングを実現し、計算全体を通して量子コンピューティングを最大限に活用するためのソリューションを提供する。 さらに,本アルゴリズムは多くの物理プラットフォーム上で動作し,特にアップサンプリング層では従来の量子ビットやマルチレベルシステムを利用することができる。 数値シミュレーションにより、本研究は純粋量子完全畳み込みネットワークのトレーニングを成功させ、それをハイブリッドソリューションと比較することで利点を論じる。

関連論文リスト

• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• On-the-fly Tailoring towards a Rational Ansatz Design for Digital Quantum Simulations [0.0]
  量子デバイスで物理的に実現可能な低深さ量子回路を開発することが不可欠である。 我々は,最適なアンサッツを動的に調整できるアンサッツ構成プロトコルを開発した。 アンザッツの構成は、エネルギーソートと演算子の可換性事前スクリーニングによって並列量子アーキテクチャで実行される可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-07T11:22:01Z)
• Modularized and scalable compilation for quantum program in double quantum dots [0.0]
  我々は、Ansatz回路をトレーニングし、半導体二重量子ドットにおける一重項量子ビットに対する一連の普遍量子ゲートの高忠実度コンパイルを実現する。 我々の研究は、先進的で複雑な量子アルゴリズムのために、この物理資源の可能性を活用するための重要な足掛かりとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-10T02:32:39Z)
• Parametric Synthesis of Computational Circuits for Complex Quantum Algorithms [0.0]
  我々の量子シンセサイザーの目的は、ユーザーが高レベルなコマンドを使って量子アルゴリズムを実装できるようにすることである。 量子アルゴリズムを実装するための提案手法は、機械学習の分野で潜在的に有効である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T06:25:47Z)
• Decomposition of Matrix Product States into Shallow Quantum Circuits [62.5210028594015]
  テンソルネットワーク(TN)アルゴリズムは、パラメタライズド量子回路(PQC)にマッピングできる 本稿では,現実的な量子回路を用いてTN状態を近似する新しいプロトコルを提案する。 その結果、量子回路の逐次的な成長と最適化を含む1つの特定のプロトコルが、他の全ての手法より優れていることが明らかとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:08:41Z)
• Quantum Neural Architecture Search with Quantum Circuits Metric and Bayesian Optimization [2.20200533591633]
  各量子状態に対するゲートの作用を特徴付ける新しい量子ゲート距離を提案する。 提案手法は、経験的量子機械学習の3つの問題において、ベンチマークを著しく上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-28T16:23:24Z)
• Quantum Robustness Verification: A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Certification Algorithm [1.439946676159516]
  本研究では、堅牢性多変数混合整数プログラム(MIP)の解法を含むReLUネットワークの検証について検討する。 この問題を軽減するために、ニューラルネットワーク検証にQCを用い、証明可能な証明書を計算するためのハイブリッド量子プロシージャを導入することを提案する。 シミュレーション環境では,我々の証明は健全であり,問題の近似に必要な最小量子ビット数に制限を与える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T13:23:56Z)
• Tensor Network Quantum Virtual Machine for Simulating Quantum Circuits at Exascale [57.84751206630535]
  本稿では,E-scale ACCelerator(XACC)フレームワークにおける量子回路シミュレーションバックエンドとして機能する量子仮想マシン(TNQVM)の近代化版を提案する。 新バージョンは汎用的でスケーラブルなネットワーク処理ライブラリであるExaTNをベースにしており、複数の量子回路シミュレータを提供している。 ポータブルなXACC量子プロセッサとスケーラブルなExaTNバックエンドを組み合わせることで、ラップトップから将来のエクサスケールプラットフォームにスケール可能なエンドツーエンドの仮想開発環境を導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-21T13:26:42Z)
• Generation of High-Resolution Handwritten Digits with an Ion-Trap Quantum Computer [55.41644538483948]
  本稿では, 量子回路に基づく生成モデルを構築し, 生成逆数ネットワークの事前分布を学習し, サンプル化する。 我々は、このハイブリッドアルゴリズムを171ドルのYb$+$ ion qubitsに基づいてイオントラップデバイスでトレーニングし、高品質な画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-07T18:51:28Z)
• Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image Generation [93.06926114985761]
  超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。 我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z)

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。