論文の概要: Quantum Convolutional Neural Networks with Interaction Layers for
Classification of Classical Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11792v3
- Date: Thu, 22 Feb 2024 19:44:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-26 18:19:16.799923
- Title: Quantum Convolutional Neural Networks with Interaction Layers for
Classification of Classical Data
- Title(参考訳): 古典データの分類のための相互作用層を有する量子畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Jishnu Mahmud, Raisa Mashtura, Shaikh Anowarul Fattah, Mohammad Saquib
- Abstract要約: 本稿では,3量子相互作用を利用した新しい相互作用層を持つ量子畳み込みネットワークを提案する。
画像と1次元データの両方を分類するために,ネットワークの表現性とエンタングル能力について検討した。
提案手法は、MNIST、Fashion MNIST、Irisデータセットという3つの公開データセットでテストされている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.4801853435122907
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has come into the limelight due to the
exceptional computational abilities of quantum computers. With the promises of
near error-free quantum computers in the not-so-distant future, it is important
that the effect of multi-qubit interactions on quantum neural networks is
studied extensively. This paper introduces a Quantum Convolutional Network with
novel Interaction layers exploiting three-qubit interactions, while studying
the network's expressibility and entangling capability, for classifying both
image and one-dimensional data. The proposed approach is tested on three
publicly available datasets namely MNIST, Fashion MNIST, and Iris datasets,
flexible in performing binary and multiclass classifications, and is found to
supersede the performance of existing state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 量子機械学習(quantum machine learning, qml)は、量子コンピュータの計算能力の異常さから生まれた。
量子ニューラルネットワークにおけるマルチキュービット相互作用の影響は, 近距離量子コンピュータの今後への期待から広く研究されることが重要である。
本稿では,3量子ビット相互作用を利用した新しい相互作用層を有する量子畳み込みネットワークについて,画像と1次元データの両方を分類するネットワークの表現可能性と絡み合い能力について検討する。
提案手法は, mnist, fashion mnist, irisの3つのデータセットにおいて, バイナリ分類とマルチクラス分類の実行に柔軟に動作し, 既存の最先端手法の性能に取って代わるものと考えられる。
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