論文の概要: Learnability of a hybrid quantum-classical neural network for graph-structured quantum data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15665v1
• Date: Sun, 28 Jan 2024 14:06:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 17:04:02.153189
• Title: Learnability of a hybrid quantum-classical neural network for graph-structured quantum data
• Title（参考訳）: グラフ構造量子データのためのハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークの学習可能性
• Authors: Yan-Ying Liang, Si-Le Tang, Zhe-Hao Yi, Hao-Zhen Si-Tu, Zhu-Jun Zheng
• Abstract要約: 本稿では,グラフ構造化量子データを学習するために,深い残差学習(Res-HQCNN)を備えたハイブリッド量子古典ニューラルネットワークを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical data with graph structure always exists when dealing with many real-world problems. In parallel, quantum data with graph structure also need to be investigated since they are always produced by structured quantum data sources.In this paper, we make use of a hybrid quantum-classical neural network with deep residual learning (Res-HQCNN) to learn graph-structured quantum data. Specifically, based on the special definition of graph-structured quantum data, we first find suitable cost functions so that Res-HQCNN can learn both semisupervised quantum data with or without graphs. Moreover, the training algorithm of Res-HQCNN for graph-structured training data is given in detail. Next, in order to show the learning ability of Res-HQCNN,we perform extensive experiments to show that the using of information about graph structures for quantum data can lead to better learning efficiency compared with the state of the arts. At the same time, we also design comparable experiments to explain that the using of residual learning can also bring better performance when training for deep quantum neural networks.
• Abstract（参考訳）: グラフ構造を持つ古典的なデータは、現実世界の多くの問題を扱うときは常に存在する。 グラフ構造を持つ量子データを、常に構造化量子データソースによって生成するため、並列に調査する必要がある。本論文では、グラフ構造量子データを学ぶために、深層残留学習(res-hqcnn)を備えたハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークを利用する。 具体的には、グラフ構造量子データの特別な定義に基づいて、まず、res-hqcnnがグラフの有無にかかわらず半教師あり量子データの両方を学べるように、適切なコスト関数を見つける。 さらに、グラフ構造化トレーニングデータに対するres-hqcnnのトレーニングアルゴリズムを詳細に述べる。 次に,res-hqcnnの学習能力を示すために,量子データに対するグラフ構造情報の利用が,芸術の状況と比較して学習効率の向上につながることを示すために,広範な実験を行った。 同時に,高次量子ニューラルネットワークの学習における残差学習の利用が優れた性能をもたらすことを説明するために,同等の実験も設計した。

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