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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05754v4
• Date: Wed, 09 Oct 2024 02:02:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-10 14:25:44.814653
• 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と高密度接続を有する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。 一般化パワーに関する数値実験の集まりは、我々のハイブリッドモデルが純粋古典モデルと同じ一般化パワーを持っていることを示している。 ある研究によると、我々のハイブリッドモデルの認識精度は、残差や密接な接続のない量子ニューラルネットワークの認識精度よりも2%-3%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
• License:
• Abstract: In this paper, we propose two hybrid quantum-inspired neural networks with 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. A group of numerical experiments about generalization power shows that our hybrid models possess the same generalization power as the pure classical models with different noisy datasets utilized. More importantly, another group of numerical experiments of robustness demonstrates that our hybrid models outperform pure classical models notably in resistance to parameter attacks with various asymmetric noises. Also, an ablation study indicate that the recognition accuracy of our hybrid models is 2\%-3\% higher than that of the quantum neural network without residual or dense connection. Eventually, we discuss the application scenarios of our hybrid models by analyzing their computational complexities.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,パターン認識のための残差と高密度接続を有する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。 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。 一般化パワーに関する数値実験のグループは、我々のハイブリッドモデルが、異なるノイズデータセットを用いた純粋古典モデルと同じ一般化パワーを持つことを示した。 さらに重要なことに、ロバスト性に関する別の数値実験のグループは、我々のハイブリッドモデルは、様々な非対称ノイズを持つパラメータ攻撃に対する抵抗において、純粋古典モデルよりも優れていることを示した。 また、アブレーション実験により、我々のハイブリッドモデルの認識精度は、残差や密接な接続のない量子ニューラルネットワークの認識精度よりも2\%-3\%高いことが示されている。 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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