Fugu-MT 論文翻訳(概要): Channel Attention for Quantum Convolutional Neural Networks

論文の概要: Channel Attention for Quantum Convolutional Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02871v1
Date: Mon, 6 Nov 2023 04:54:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-07 15:25:46.053833
Title: Channel Attention for Quantum Convolutional Neural Networks
Title（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワークにおけるチャネルの注意
Authors: Gekko Budiutama, Shunsuke Daimon, Hirofumi Nishi, Ryui Kaneko, Tomi Ohtsuki, Yu-ichiro Matsushita
Abstract要約: 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、量子機械学習の最も有望なアルゴリズムの1つとして注目を集めている。本稿では,QCNNのチャネルアテンション機構を提案し,量子位相分類問題に対する本手法の有効性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Quantum convolutional neural networks (QCNNs) have gathered attention as one of the most promising algorithms for quantum machine learning. Reduction in the cost of training as well as improvement in performance is required for practical implementation of these models. In this study, we propose a channel attention mechanism for QCNNs and show the effectiveness of this approach for quantum phase classification problems. Our attention mechanism creates multiple channels of output state based on measurement of quantum bits. This simple approach improves the performance of QCNNs and outperforms a conventional approach using feedforward neural networks as the additional post-processing.
Abstract（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、量子機械学習の最も有望なアルゴリズムの1つとして注目を集めている。これらのモデルの実用的な実装には、トレーニングコストの削減とパフォーマンスの向上が必要である。本研究では,QCNNのチャネルアテンション機構を提案し,量子位相分類問題に対する本手法の有効性を示す。我々の注意機構は、量子ビットの測定に基づいて出力状態の複数のチャネルを生成する。この単純なアプローチはqcnnsの性能を改善し、追加の後処理としてfeedforwardニューラルネットワークを使用する従来のアプローチよりも優れている。

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