論文の概要: Efficient Quantum Feature Extraction for CNN-based Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01246v1
• Date: Tue, 4 Jan 2022 17:04:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 15:18:33.755409
• Title: Efficient Quantum Feature Extraction for CNN-based Learning
• Title（参考訳）: CNN学習のための効率的な量子特徴抽出
• Authors: Tong Dou, Guofeng Zhang, and Wei Cui
• Abstract要約: 本稿では,古典的CNNモデルの識別可能性を高めるために,量子古典的なディープネットワーク構造を提案する。 我々は、より強力な関数近似器であるPQCを構築し、受容場内の特徴を捉えるためにより複雑な構造を持つ。 その結果, アンザッツの表現性が高いモデルでは, 低コストで精度が高いことが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.236201168829204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work has begun to explore the potential of parametrized quantum circuits (PQCs) as general function approximators. In this work, we propose a quantum-classical deep network structure to enhance classical CNN model discriminability. The convolutional layer uses linear filters to scan the input data. Moreover, we build PQC, which is a more potent function approximator, with more complex structures to capture the features within the receptive field. The feature maps are obtained by sliding the PQCs over the input in a similar way as CNN. We also give a training algorithm for the proposed model. The hybrid models used in our design are validated by numerical simulation. We demonstrate the reasonable classification performances on MNIST and we compare the performances with models in different settings. The results disclose that the model with ansatz in high expressibility achieves lower cost and higher accuracy.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、一般関数近似器としてのパラメトリズド量子回路(pqcs)のポテンシャルを探求し始めた。 本研究では,古典的cnnモデルの識別性を高めるために,量子古典的深層ネットワーク構造を提案する。 畳み込み層は線形フィルタを用いて入力データをスキャンする。 さらに、より強力な関数近似器であるpqcを構築し、受容体内の特徴を捉えるためのより複雑な構造を構築する。 特徴マップは、cnnと似た方法でpqcを入力上でスライドさせることによって得られる。 また,提案モデルに対するトレーニングアルゴリズムを提案する。 本設計で使用されるハイブリッドモデルは数値シミュレーションにより検証した。 我々は,MNISTにおける適切な分類性能を示し,異なる設定のモデルと比較する。 その結果,ansatzの高表現性モデルが低コストかつ高精度に実現できることが判明した。

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