論文の概要: Studying the Impact of Quantum-Specific Hyperparameters on Hybrid Quantum-Classical Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10605v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 11:51:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 20:28:47.663250
• Title: Studying the Impact of Quantum-Specific Hyperparameters on Hybrid Quantum-Classical Neural Networks
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典型ニューラルネットワークにおける量子特異ハイパーパラメータの影響に関する研究
• Authors: Kamila Zaman, Tasnim Ahmed, Muhammad Kashif, Muhammad Abdullah Hanif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQNN)は、古典的な機械学習の強みと量子コンピューティング能力を組み合わせた、有望なソリューションである。 本稿では,PennyLaneフレームワーク上に実装された画像分類タスクのHQNNモデルに対して,これらのバリエーションが与える影響について検討する。 我々は,HQNNモデルの直感的および直感的学習パターンを制御された量子摂動の粒度レベル内で明らかにし,精度とトレーニング時間との相関関係の健全な基盤を構築することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.951980887762045
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In current noisy intermediate-scale quantum devices, hybrid quantum-classical neural networks (HQNNs) represent a promising solution that combines the strengths of classical machine learning with quantum computing capabilities. Compared to classical deep neural networks (DNNs), HQNNs present an additional set of hyperparameters, which are specific to quantum circuits. These quantum-specific hyperparameters, such as quantum circuit depth, number of qubits, type of entanglement, number of shots, and measurement observables, can significantly impact the behavior of the HQNNs and their capabilities to learn the given task. In this paper, we investigate the impact of these variations on different HQNN models for image classification tasks, implemented on the PennyLane framework. We aim to uncover intuitive and counter-intuitive learning patterns of HQNN models within granular levels of controlled quantum perturbations, to form a sound basis for their correlation to accuracy and training time. The outcome of our study opens new avenues for designing efficient HQNN algorithms and builds a foundational base for comprehending and identifying tunable hyperparameters of HQNN models that can lead to useful design implementation and usage.
• Abstract（参考訳）: 現在のノイズの多い中間量子デバイスでは、ハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQNN)は、古典的な機械学習の強みと量子コンピューティング能力を組み合わせた、有望なソリューションである。 古典的なディープニューラルネットワーク(DNN)と比較して、HQNNは量子回路に特有のハイパーパラメータのセットを新たに提示する。 量子回路深度、量子ビット数、絡み合いの種類、ショット数、観測可能な測定値などのこれらの量子固有ハイパーパラメータは、HQNNの動作と与えられたタスクを学習する能力に大きな影響を与える。 本稿では,PennyLaneフレームワーク上に実装された画像分類タスクのHQNNモデルに対して,これらのバリエーションが与える影響について検討する。 我々は,HQNNモデルの直感的および直感的学習パターンを制御された量子摂動の粒度レベル内に発見し,精度とトレーニング時間との相関関係の健全な基盤を構築することを目的としている。 本研究の結果は、効率的なHQNNアルゴリズムを設計するための新たな道程を開拓し、HQNNモデルのチューニング可能なハイパーパラメータの理解と同定のための基盤を構築し、有用な設計実装と利用に繋がる。

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