論文の概要: A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Architecture for Binary Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.01820v1
• Date: Wed, 5 Jan 2022 21:06:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-07 15:46:00.131123
• Title: A Hybrid Quantum-Classical Neural Network Architecture for Binary Classification
• Title（参考訳）: 二元分類のためのハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークアーキテクチャ
• Authors: Davis Arthur and Prasanna Date
• Abstract要約: 本稿では,各ニューロンが変動量子回路であるハイブリッド量子古典ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 シミュレーションハードウェアでは、ハイブリッドニューラルネットワークは、個々の変動量子回路よりも約10%高い分類精度とコストの20%の最小化を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning is one of the most successful and far-reaching strategies used in machine learning today. However, the scale and utility of neural networks is still greatly limited by the current hardware used to train them. These concerns have become increasingly pressing as conventional computers quickly approach physical limitations that will slow performance improvements in years to come. For these reasons, scientists have begun to explore alternative computing platforms, like quantum computers, for training neural networks. In recent years, variational quantum circuits have emerged as one of the most successful approaches to quantum deep learning on noisy intermediate scale quantum devices. We propose a hybrid quantum-classical neural network architecture where each neuron is a variational quantum circuit. We empirically analyze the performance of this hybrid neural network on a series of binary classification data sets using a simulated universal quantum computer and a state of the art universal quantum computer. On simulated hardware, we observe that the hybrid neural network achieves roughly 10% higher classification accuracy and 20% better minimization of cost than an individual variational quantum circuit. On quantum hardware, we observe that each model only performs well when the qubit and gate count is sufficiently small.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、現在機械学習で使われている最も成功し、広範囲にわたる戦略の1つです。 しかし、ニューラルネットワークのスケールと有用性は、トレーニングに使用される現在のハードウェアによって依然として大幅に制限されている。 これらの懸念は、従来のコンピュータが今後数年でパフォーマンス改善を遅らせる物理的制限に素早くアプローチするにつれ、ますます強まりつつある。 これらの理由から、科学者たちはニューラルネットワークをトレーニングするための量子コンピュータのような代替コンピューティングプラットフォームを探求し始めた。 近年、変分量子回路はノイズの多い中間量子デバイス上での量子深層学習において最も成功したアプローチの1つである。 本稿では,各ニューロンが変動量子回路であるハイブリッド量子古典ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 本研究では,このハイブリッドニューラルネットワークの性能を,シミュレートされたユニバーサル量子コンピュータとartユニバーサル量子コンピュータを用いて,一連のバイナリ分類データセット上で実験的に解析する。 シミュレーションハードウェアでは、ハイブリッドニューラルネットワークは、個々の変動量子回路よりも約10%高い分類精度とコストの20%の最小化を実現している。 量子ハードウェアでは、量子ビットとゲート数が十分に小さい場合にのみ、各モデルがうまく機能することを観測する。

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