論文の概要: QuCNN : A Quantum Convolutional Neural Network with Entanglement Based Backpropagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05443v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 13:36:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 17:40:06.648913
• Title: QuCNN : A Quantum Convolutional Neural Network with Entanglement Based Backpropagation
• Title（参考訳）: QuCNN : 絡み合いに基づくバックプロパゲーションを持つ量子畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Samuel A. Stein, Ying Mao, James Ang, and Ang Li
• Abstract要約: QuCNNはパラメータ化されたマルチ量子状態ベースのニューラルネットワーク層で、各量子フィルタ状態と各量子データ状態の類似性を演算する。 バック伝搬は単一アンシラビット量子ルーチンによって達成できる。 MNISTイメージの小さなサブセットにデータ状態とフィルタ状態の畳み込み層を適用して検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.760266670459446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum Machine Learning continues to be a highly active area of interest within Quantum Computing. Many of these approaches have adapted classical approaches to the quantum settings, such as QuantumFlow, etc. We push forward this trend and demonstrate an adaption of the Classical Convolutional Neural Networks to quantum systems - namely QuCNN. QuCNN is a parameterised multi-quantum-state based neural network layer computing similarities between each quantum filter state and each quantum data state. With QuCNN, back propagation can be achieved through a single-ancilla qubit quantum routine. QuCNN is validated by applying a convolutional layer with a data state and a filter state over a small subset of MNIST images, comparing the back propagated gradients, and training a filter state against an ideal target state.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習は、量子コンピューティングにおける非常に活発な分野であり続けている。 これらのアプローチの多くは、量子フローなどの量子設定に古典的なアプローチを適用している。 我々はこの傾向を推し進め、古典的畳み込みニューラルネットワークを量子システム、すなわちQuCNNに適応させることを実証する。 QuCNNはパラメータ化されたマルチ量子状態ベースのニューラルネットワーク層で、各量子フィルタ状態と各量子データ状態の類似性を演算する。 QuCNNでは、バック伝搬は単一アンシラ量子ビットルーチンによって実現できる。 QuCNNは、MNIST画像の小さなサブセットにデータ状態とフィルタ状態の畳み込み層を適用し、後方の伝搬勾配を比較し、理想的な目標状態に対してフィルタ状態を訓練することによって検証する。

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