Fugu-MT 論文翻訳(概要): $\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks

論文の概要: $\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18744v3
Date: Thu, 21 Mar 2024 03:09:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 19:37:15.602450
Title: $\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks
Title（参考訳）: $\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ Equivariant Quantum Neural Networks: Benchmarking against Classical Neural Networks
Authors: Zhongtian Dong, Marçal Comajoan Cara, Gopal Ramesh Dahale, Roy T. Forestano, Sergei Gleyzer, Daniel Justice, Kyoungchul Kong, Tom Magorsch, Konstantin T. Matchev, Katia Matcheva, Eyup B. Unlu,
Abstract要約: 本稿では、等価量子ニューラルネットワーク(EQNN)と量子ニューラルネットワーク(QNN)の性能の比較分析を行う。各ネットワークの性能を二分分類タスクの2つの例で評価し、モデルの複雑さ(パラメータ数によって測定される)とトレーニングデータセットのサイズに着目した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.350407101925898
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a comprehensive comparative analysis of the performance of Equivariant Quantum Neural Networks (EQNN) and Quantum Neural Networks (QNN), juxtaposed against their classical counterparts: Equivariant Neural Networks (ENN) and Deep Neural Networks (DNN). We evaluate the performance of each network with two toy examples for a binary classification task, focusing on model complexity (measured by the number of parameters) and the size of the training data set. Our results show that the $\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ EQNN and the QNN provide superior performance for smaller parameter sets and modest training data samples.
Abstract（参考訳）: 本稿では,EQNN(Equivariant Quantum Neural Networks)とQNN(Quantum Neural Networks)のパフォーマンスの総合的比較分析を行い,その古典的特徴であるENN(Equivariant Neural Networks)とDNN(Deep Neural Networks)とを比較した。各ネットワークの性能を二分分類タスクの2つの例で評価し、モデルの複雑さ(パラメータ数によって測定される)とトレーニングデータセットのサイズに着目した。以上の結果から,$\mathbb{Z}_2\times \mathbb{Z}_2$ EQNNとQNNは,より小さいパラメータセットと控えめなトレーニングデータサンプルに対して優れた性能を示すことがわかった。

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