論文の概要: A practical overview of image classification with variational
tensor-network quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.11058v1
- Date: Thu, 22 Sep 2022 14:52:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-25 17:57:20.362426
- Title: A practical overview of image classification with variational
tensor-network quantum circuits
- Title（参考訳）: 変分テンソルネットワーク量子回路を用いた画像分類の実際
- Authors: Diego Guala, Shaoming Zhang, Esther Cruz, Carlos A. Riofr\'io,
Johannes Klepsch, and Juan Miguel Arrazola
- Abstract要約: 本稿では,テンソルネットワーク量子回路とそのシミュレーションにおける実装方法について概説する。
量子コンピュータの微分プログラミングのためのオープンソースのピソンライブラリであるPennyLaneを用いて、様々な量子回路をシミュレートすることで、計算要求と応用の可能性を説明する。
最後に,これらの回路を複雑な画像処理タスクに適用する方法を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5079840826943619
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Circuit design for quantum machine learning remains a formidable challenge.
Inspired by the applications of tensor networks across different fields and
their novel presence in the classical machine learning context, one proposed
method to design variational circuits is to base the circuit architecture on
tensor networks. Here, we comprehensively describe tensor-network quantum
circuits and how to implement them in simulations. This includes leveraging
circuit cutting, a technique used to evaluate circuits with more qubits than
those available on current quantum devices. We then illustrate the
computational requirements and possible applications by simulating various
tensor-network quantum circuits with PennyLane, an open-source python library
for differential programming of quantum computers. Finally, we demonstrate how
to apply these circuits to increasingly complex image processing tasks,
completing this overview of a flexible method to design circuits that can be
applied to industrially-relevant machine learning tasks.
- Abstract（参考訳）: 量子機械学習のための回路設計は、まだまだ難しい課題だ。
異なる分野にわたるテンソルネットワークの適用と、古典的な機械学習の文脈における新しい存在に触発されて、変分回路を設計するための1つの方法は、テンソルネットワークを基盤とする回路アーキテクチャである。
本稿では,テンソルネットワーク量子回路とシミュレーションにおける実装方法について概説する。
これは、現在の量子デバイスで利用可能な回路よりも量子ビットの回路を評価するために使用される技術である。
次に,量子コンピュータの微分プログラミングのためのオープンソースのpythonライブラリであるpennylaneを用いて,様々なテンソルネットワーク量子回路をシミュレートすることにより,計算要件と応用の可能性を説明する。
最後に、これらの回路をますます複雑な画像処理タスクに適用する方法を示し、産業関連機械学習タスクに適用可能な回路設計のためのフレキシブルな手法の概要を述べる。
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