論文の概要: Hybrid Quantum-inspired Resnet and Densenet for Pattern Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05754v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 04:06:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-03 15:16:35.784072
• Title: Hybrid Quantum-inspired Resnet and Densenet for Pattern Recognition
• Title（参考訳）: パターン認識のためのハイブリッド量子インスパイアされたResnetとDensenet
• Authors: Andi Chen, Hua-Lei Yin, Zeng-Bing Chen, Shengjun Wu,
• Abstract要約: パターン認識のための残差および高密度接続に根ざした2つのハイブリッド量子インスピレーションニューラルネットワークを提案する。 数値実験により,我々のハイブリッドモデルの認識精度は従来の量子インスピレーションモデルよりも2%-3%高いことがわかった。 我々のハイブリッドモデルは、ロバスト性、特に様々な非対称雑音を持つパラメータ攻撃に対する耐性において、純粋古典モデルよりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License:
• Abstract: With the rapid social progress, novel neural networks with high generalization power and robustness are strongly required to substitute traditional ones nowadays. Concurrently, the advent of the post-Moore era has spurred the development of quantum-inspired algorithms with outstanding potentials. Hence, influenced by quantum-inspired and pure classical neural networks, we propose two hybrid quantum-inspired neural networks which are rooted in residual and dense connections respectively for pattern recognition. We explain the concrete frameworks and illustrate the potential superiority to prevent gradient explosion of our hybrid models. Numerical experiments indicate that the recognition accuracy of our hybrid models is 2\%-3\% higher than that of the traditional quantum-inspired model. Our hybrid models also generalize as well as the pure classical models with different noisy datasets utilized. More importantly, our hybrid models outperform pure classical models notably in robustness, especially in resistance to parameter attacks with various asymmetric noises. Eventually, we discuss the application scenarios of our hybrid models by analyzing their computational complexities.
• Abstract（参考訳）: 社会の急速な進展に伴い、近年では従来のニューラルネットワークを置き換えるために、高い一般化力と堅牢性を持つ新しいニューラルネットワークが強く求められている。 同時に、ムーア時代以降の出現は、優れたポテンシャルを持つ量子インスパイアされたアルゴリズムの開発を加速させた。 したがって、量子インスパイアされたニューラルネットワークと純粋古典ニューラルネットワークの影響を受け、2つのハイブリッド量子インスパイアされたニューラルネットワークを提案する。 具体的な枠組みを説明し、ハイブリッドモデルの勾配爆発を防止するための潜在的な優位性を示す。 数値実験により,我々のハイブリッドモデルの認識精度は従来の量子インスピレーションモデルよりも2\%-3\%高いことがわかった。 我々のハイブリッドモデルは、異なるノイズデータセットを使用した純粋古典モデルと同様に一般化する。 さらに重要なことは、我々のハイブリッドモデルは、ロバスト性、特に様々な非対称ノイズを持つパラメータ攻撃に対する耐性において、純粋な古典モデルよりも優れています。 最終的には,それらの計算複雑性を解析してハイブリッドモデルの応用シナリオを論じる。

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