論文の概要: Quantum Vision Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.08167v1
• Date: Fri, 16 Sep 2022 20:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 19:57:07.784101
• Title: Quantum Vision Transformers
• Title（参考訳）: 量子ビジョントランスフォーマー
• Authors: El Amine Cherrat, Iordanis Kerenidis, Natansh Mathur, Jonas Landman, Martin Strahm, and Yun Yvonna Li
• Abstract要約: 複素行列に基づく量子変換器を含む3つの量子アテンション機構を導入する。 標準的な医用画像データセット上で量子トランスフォーマーの広範なシミュレーションを行った。 我々は超伝導量子コンピュータに量子トランスを実装し、最大6量子ビット実験の奨励的な結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.693917044726184
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We design and analyse quantum transformers, extending the state-of-the-art classical transformer neural network architectures known to be very performant in natural language processing and image analysis. Building upon the previous work of parametrised quantum circuits for data loading and orthogonal neural layers, we introduce three quantum attention mechanisms, including a quantum transformer based on compound matrices. These quantum architectures can be built using shallow quantum circuits and can provide qualitatively different classification models. We performed extensive simulations of the quantum transformers on standard medical image datasets that showed competitive, and at times better, performance compared with the best classical transformers and other classical benchmarks. The computational complexity of our quantum attention layer proves to be advantageous compared with the classical algorithm with respect to the size of the classified images. Our quantum architectures have thousands of parameters compared with the best classical methods with millions of parameters. Finally, we have implemented our quantum transformers on superconducting quantum computers and obtained encouraging results for up to six qubit experiments.
• Abstract（参考訳）: 我々は、量子トランスフォーマーの設計と解析を行い、自然言語処理や画像解析において非常に高性能な、最先端の古典的トランスフォーマーニューラルネットワークアーキテクチャを拡張した。 データローディングと直交神経層のためのパラメトリック量子回路の以前の研究に基づいて、複合行列に基づく量子変換器を含む3つの量子注意機構を導入する。 これらの量子アーキテクチャは、浅い量子回路を使って構築することができ、質的に異なる分類モデルを提供できる。 標準医用画像データセット上で量子トランスフォーマーの広範なシミュレーションを行い,優れた古典的トランスフォーマーや他の古典的ベンチマークと比較し,その性能を比較検討した。 量子注意層の計算複雑性は、分類された画像のサイズに関して古典的なアルゴリズムと比較して有利であることが証明された。 私たちの量子アーキテクチャは、数百万のパラメータを持つ古典的手法と比較して数千のパラメータを持っています。 最後に,量子トランスフォーマーを超伝導量子コンピュータに実装し,最大6量子ビット実験を奨励する結果を得た。

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