論文の概要: QDCNN: Quantum Dilated Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15667v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 10:24:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 20:26:03.433246
• Title: QDCNN: Quantum Dilated Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: QDCNN: 量子拡散畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Yixiong Chen
• Abstract要約: 量子拡張畳み込みニューラルネットワーク(QDCNN)と呼ばれる新しいハイブリッド量子古典型アルゴリズムを提案する。 提案手法は,現代のディープラーニングアルゴリズムに広く応用されている拡張畳み込みの概念を,ハイブリッドニューラルネットワークの文脈にまで拡張する。 提案したQDCNNは,量子畳み込み過程において,計算コストを低減しつつ,より大きなコンテキストを捉えることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, with rapid progress in the development of quantum technologies, quantum machine learning has attracted a lot of interest. In particular, a family of hybrid quantum-classical neural networks, consisting of classical and quantum elements, has been massively explored for the purpose of improving the performance of classical neural networks. In this paper, we propose a novel hybrid quantum-classical algorithm called quantum dilated convolutional neural networks (QDCNNs). Our method extends the concept of dilated convolution, which has been widely applied in modern deep learning algorithms, to the context of hybrid neural networks. The proposed QDCNNs are able to capture larger context during the quantum convolution process while reducing the computational cost. We perform empirical experiments on MNIST and Fashion-MNIST datasets for the task of image recognition and demonstrate that QDCNN models generally enjoy better performances in terms of both accuracy and computation efficiency compared to existing quantum convolutional neural networks (QCNNs).
• Abstract（参考訳）: 近年、量子技術の発展が急速に進んでいるため、量子機械学習は多くの関心を集めている。 特に、古典的および量子的要素からなるハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークのファミリーは、古典的ニューラルネットワークの性能向上を目的とした大規模な研究がなされている。 本稿では,量子拡張畳み込みニューラルネットワーク(QDCNN)と呼ばれる新しいハイブリッド量子古典型アルゴリズムを提案する。 本手法は,現代のディープラーニングアルゴリズムで広く適用されてきた拡張畳み込みの概念を,ハイブリッドニューラルネットワークの文脈にまで拡張する。 提案したQDCNNは,量子畳み込み過程において,計算コストを低減しつつ,より大きなコンテキストを捉えることができる。 画像認識のためのmnistおよびfashion-mnistデータセットの実証実験を行い、既存の量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnns)と比較して、qdcnnモデルが精度と計算効率の両面で一般的に優れた性能を享受できることを実証する。

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