論文の概要: IQGAN: Robust Quantum Generative Adversarial Network for Image Synthesis On NISQ Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16857v1
• Date: Sun, 30 Oct 2022 14:52:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-21 00:41:36.931499
• Title: IQGAN: Robust Quantum Generative Adversarial Network for Image Synthesis On NISQ Devices
• Title（参考訳）: IQGAN: NISQデバイス上での画像合成のためのロバスト量子生成逆ネットワーク
• Authors: Cheng Chu, Grant Skipper, Martin Swany and Fan Chen
• Abstract要約: 我々は、ノイズ中間量子(NISQ)デバイス上で効率よく実装できるマルチキュービット画像合成フレームワークIQGANを提案する。 そこで我々は,古典的データを量子状態に効果的に埋め込む訓練可能なマルチキュービット量子エンコーダを特徴とするIQGANアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4123561871510275
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work, we propose IQGAN, a quantum Generative Adversarial Network (GAN) framework for multiqubit image synthesis that can be efficiently implemented on Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) devices. We investigate the reasons for the inferior generative performance of current quantum GANs in our preliminary study and conclude that an adjustable input encoder is the key to ensuring high-quality data synthesis. We then propose the IQGAN architecture featuring a trainable multiqubit quantum encoder that effectively embeds classical data into quantum states. Furthermore, we propose a compact quantum generator that significantly reduces the design cost and circuit depth on NISQ devices. Experimental results on both IBM quantum processors and quantum simulators demonstrated that IQGAN outperforms state-of-the-art quantum GANs in qualitative and quantitative evaluation of the generated samples, model convergence, and quantum computing cost.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス上で効率よく実装可能な,マルチキュービット画像合成のための量子生成適応ネットワーク(GAN)フレームワークであるIQGANを提案する。 予備研究において、現在の量子GANが劣った生成性能を示す理由を考察し、調整可能な入力エンコーダが高品質なデータ合成の鍵であることを結論づける。 次に,従来のデータを量子状態に効果的に埋め込む訓練可能なマルチキュービット量子エンコーダを備えたIQGANアーキテクチャを提案する。 さらに,NISQデバイスの設計コストと回路深さを大幅に低減する小型量子発生器を提案する。 IBM量子プロセッサと量子シミュレータの実験結果は、IQGANが生成したサンプル、モデル収束、量子コンピューティングコストの質的かつ定量的評価において、最先端の量子GANよりも優れていることを示した。

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