論文の概要: Investigating the Effect of Noise on the Training Performance of Hybrid Quantum Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08523v2
- Date: Wed, 1 May 2024 10:11:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-02 18:05:17.540397
- Title: Investigating the Effect of Noise on the Training Performance of Hybrid Quantum Neural Networks
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラルネットワークのトレーニング性能に及ぼすノイズの影響の検討
- Authors: Muhammad Kashif, Emman Sychiuco, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 我々は、位相フリップ、ビットフリップ、位相減衰、振幅減衰、分極チャネルなど、異なる量子ノイズゲートの影響を分析する。
以上の結果から,HyQNNのトレーニングと,ノイズの確率の異なる検証精度に顕著で有意な影響が認められた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.869198245725658
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we conduct a comprehensively analyze the influence of different quantum noise gates, including Phase Flip, Bit Flip, Phase Damping, Amplitude Damping, and the Depolarizing Channel, on the performance of HyQNNs. Our results reveal distinct and significant effects on HyQNNs training and validation accuracies across different probabilities of noise. For instance, the Phase Flip gate introduces phase errors, and we observe that HyQNNs exhibit resilience at higher probability (p = 1.0), adapting effectively to consistent noise patterns, whereas at intermediate probabilities, the performance declines. Bit Flip errors, represented by the PauliX gate, impact HyQNNs in a similar way to that Phase Flip error gate. The HyQNNs, can adapt such kind of errors at maximum probability (p = 1.0). Unlike Phase and Bit Flip error gates, Phase Damping and Amplitude Damping gates disrupt quantum information, with HyQNNs demonstrating resilience at lower probabilities but facing challenges at higher probabilities. Amplitude Damping error gate, in particular, poses efficiency and accuracy issues at higher probabilities however with lowest probability (p = 0.1),it has the least effect and the HyQNNs, however not very effectively, but still tends to learn. The Depolarizing Channel proves most detrimental to HyQNNs performance, with limited or no training improvements. There was no training potential observed regardless of the probability of this noise gate. These findings underscore the critical need for advanced quantum error mitigation and resilience strategies in the design and training of HyQNNs, especially in environments prone to depolarizing noise. This paper quantitatively investigate that understanding the impact of quantum noise gates is essential for harnessing the full potential of quantum computing in practical applications.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,HyQNNの性能に及ぼす位相フリップ,ビットフリップ,位相減衰,振幅減衰,非分極チャネルなどの異なる量子ノイズゲートの影響を包括的に解析する。
以上の結果から,HyQNNのトレーニングと,ノイズの確率の異なる検証精度に顕著で有意な影響が認められた。
例えば、位相フリップゲートは位相誤差を導入し、HyQNNは高い確率(p = 1.0)で弾力性を示し、一貫した雑音パターンに効果的に適応するのに対し、中間確率では性能が低下するのを観察する。
パウリXゲートで表されるビットフリップエラーは、そのフェーズフリップエラーゲートと同じような方法でHyQNNに影響を与える。
HyQNNは、そのようなエラーを最大確率(p = 1.0)で適用することができる。
位相とビットフリップのエラーゲートとは異なり、位相減衰と振幅減衰ゲートは量子情報を妨害し、HyQNNは低い確率でレジリエンスを示すが高い確率で挑戦する。
振幅減衰誤差ゲートは、特に高い確率で効率と精度の問題を生じさせるが、低い確率 (p = 0.1) では、最も効果が低く、HyQNNはそれほど効果的ではないが、それでも学習する傾向にある。
脱分極チャネルは、HyQNNのパフォーマンスに最も有害であり、訓練の改善は限定的またはなしである。
このノイズゲートの確率にかかわらず、トレーニング電位は観測されなかった。
これらの知見は、HyQNNの設計と訓練における高度な量子エラー軽減とレジリエンス戦略、特にノイズを非分極化する環境における重要な必要性を浮き彫りにした。
本稿では,量子ノイズゲートの効果を理解することが,実用化における量子コンピューティングの潜在能力を最大限に活用するために重要であることを定量的に検討する。
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