論文の概要: Quantum machine learning for image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09224v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 18:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:36:17.490716
• Title: Quantum machine learning for image classification
• Title（参考訳）: 画像分類のための量子機械学習
• Authors: Arsenii Senokosov, Alexander Sedykh, Asel Sagingalieva, Alexey Melnikov
• Abstract要約: 我々のハイブリッド量子アプローチの1つは、MNISTデータセットで99%以上の顕著な精度を示す。 要約して,本研究は,量子機械学習技術を用いた画像認識と分類の改善に関する継続的な研究に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image recognition and classification are fundamental tasks with diverse practical applications across various industries, making them critical in the modern world. Recently, machine learning models, particularly neural networks, have emerged as powerful tools for solving these problems. However, the utilization of quantum effects through hybrid quantum-classical approaches can further enhance the capabilities of traditional classical models. Here, we propose two hybrid quantum-classical models: a neural network with parallel quantum layers and a neural network with a quanvolutional layer, which address image classification problems. One of our hybrid quantum approaches demonstrates remarkable accuracy of more than 99% on the MNIST dataset. Notably, in the proposed quantum circuits all variational parameters are trainable, and we divide the quantum part into multiple parallel variational quantum circuits for efficient neural network learning. In summary, our study contributes to the ongoing research on improving image recognition and classification using quantum machine learning techniques. Our results provide promising evidence for the potential of hybrid quantum-classical models to further advance these tasks in various fields, including healthcare, security, and marketing.
• Abstract（参考訳）: 画像認識と分類は、様々な産業にまたがる多様な実践的応用の基本的なタスクであり、現代の世界では重要な課題である。 近年、機械学習モデル、特にニューラルネットワークが、これらの問題を解決する強力なツールとして登場した。 しかし、ハイブリッド量子古典的アプローチによる量子効果の利用は、従来の古典モデルの能力をさらに強化することができる。 本稿では,並列量子層を持つニューラルネットワークと,画像分類問題に対処する量子層を持つニューラルネットワークの2つのハイブリッド量子古典モデルを提案する。 我々のハイブリッド量子アプローチの1つは、MNISTデータセットで99%以上の顕著な精度を示す。 特に,提案する量子回路では,すべての変分パラメータが学習可能であり,効率的なニューラルネットワーク学習のために,量子部分を複数の並列変分量子回路に分割する。 本研究は,量子機械学習技術を用いた画像認識と分類の改善に関する現在進行中の研究に寄与する。 この結果は、医療、セキュリティ、マーケティングなど様々な分野において、これらのタスクをさらに進めるためのハイブリッド量子古典モデルの可能性を示す有望な証拠となる。

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