論文の概要: A Quantum Convolutional Neural Network Approach for Object Detection and Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08204v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 02:38:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 15:03:06.218486
• Title: A Quantum Convolutional Neural Network Approach for Object Detection and Classification
• Title（参考訳）: 物体検出と分類のための量子畳み込みニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Gowri Namratha Meedinti, Kandukuri Sai Srirekha and Radhakrishnan Delhibabu
• Abstract要約: QCNNの時間と精度は、異なる条件下での古典的なCNNやANNモデルと比較される。 この分析により、QCNNは、特定のアプリケーションにおける精度と効率の点で、古典的なCNNとANNのモデルより優れている可能性が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a comprehensive evaluation of the potential of Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs) in comparison to classical Convolutional Neural Networks (CNNs) and Artificial / Classical Neural Network (ANN) models. With the increasing amount of data, utilizing computing methods like CNN in real-time has become challenging. QCNNs overcome this challenge by utilizing qubits to represent data in a quantum environment and applying CNN structures to quantum computers. The time and accuracy of QCNNs are compared with classical CNNs and ANN models under different conditions such as batch size and input size. The maximum complexity level that QCNNs can handle in terms of these parameters is also investigated. The analysis shows that QCNNs have the potential to outperform both classical CNNs and ANN models in terms of accuracy and efficiency for certain applications, demonstrating their promise as a powerful tool in the field of machine learning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,量子畳み込みニューラルネットワーク(qcnns)のポテンシャルを,古典畳み込みニューラルネットワーク(cnns)および人工/古典ニューラルネットワーク(ann)モデルと比較して包括的に評価する。 データ量の増加に伴い、cnnのような計算手法をリアルタイムに活用することが困難になっている。 qcnnsはこの課題を克服し、量子ビットを利用して量子環境でデータを表現し、cnn構造を量子コンピュータに適用する。 QCNNの時間と精度は、バッチサイズや入力サイズといった異なる条件下での古典的なCNNやANNモデルと比較される。 これらのパラメータの観点からQCNNが扱える最大複雑性レベルについても検討した。 この分析によると、QCNNは、特定のアプリケーションの正確性と効率の観点から、古典的なCNNとANNモデルの両方を上回り、機械学習分野における強力なツールとしての彼らの約束を証明している。

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