論文の概要: Reflection Equivariant Quantum Neural Networks for Enhanced Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00264v3
• Date: Tue, 19 Sep 2023 07:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 20:32:56.064985
• Title: Reflection Equivariant Quantum Neural Networks for Enhanced Image Classification
• Title（参考訳）: 強調画像分類のための反射同変量子ニューラルネットワーク
• Authors: Maxwell T. West, Martin Sevior, Muhammad Usman
• Abstract要約: 我々は、データに固有の対称性を明示的に尊重する新しい機械学習モデル、いわゆる幾何量子機械学習(GQML)を構築した。 これらのネットワークは、複雑な実世界の画像データセットに対する一般的なアンサーゼを一貫して、そして著しく向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7232471205719458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning is among the most widely anticipated use cases for near-term quantum computers, however there remain significant theoretical and implementation challenges impeding its scale up. In particular, there is an emerging body of work which suggests that generic, data agnostic quantum machine learning (QML) architectures may suffer from severe trainability issues, with the gradient of typical variational parameters vanishing exponentially in the number of qubits. Additionally, the high expressibility of QML models can lead to overfitting on training data and poor generalisation performance. A promising strategy to combat both of these difficulties is to construct models which explicitly respect the symmetries inherent in their data, so-called geometric quantum machine learning (GQML). In this work, we utilise the techniques of GQML for the task of image classification, building new QML models which are equivariant with respect to reflections of the images. We find that these networks are capable of consistently and significantly outperforming generic ansatze on complicated real-world image datasets, bringing high-resolution image classification via quantum computers closer to reality. Our work highlights a potential pathway for the future development and implementation of powerful QML models which directly exploit the symmetries of data.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、短期量子コンピュータの最も広く予想されているユースケースの1つであるが、そのスケールアップを妨げる重要な理論的および実装上の課題がある。 特に、一般的なデータ非依存の量子機械学習(QML)アーキテクチャは、量子ビット数で指数関数的に変化する典型的な変分パラメータの勾配によって、厳しいトレーニング容易性の問題に悩まされる可能性があることを示唆する、新たな研究団体がある。 さらに、qmlモデルの高表現性は、トレーニングデータへの過剰フィットと一般化性能の低下につながる可能性がある。 これらの困難に対処するための有望な戦略は、データに固有の対称性を明示的に尊重するモデルを構築することであり、いわゆる幾何量子機械学習(GQML)である。 本研究では,GQMLの手法を画像分類のタスクに応用し,画像のリフレクションに対して等価な新しいQMLモデルを構築する。 これらのネットワークは、複雑な実世界の画像データセットに対する一般的なアンサーゼを一貫して大幅に上回り、量子コンピュータによる高解像度画像分類を現実に近づけることができる。 我々の研究は、データの対称性を直接活用する強力なQMLモデルの開発と実装の潜在的な経路を強調している。

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