論文の概要: A Hierarchical Fused Quantum Fuzzy Neural Network for Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09318v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 12:09:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:47:15.547205
• Title: A Hierarchical Fused Quantum Fuzzy Neural Network for Image Classification
• Title（参考訳）: 階層型量子ファジィニューラルネットワークによる画像分類
• Authors: Sheng-Yao Wu, Run-Ze Li, Yan-Qi Song, Su-Juan Qin, Qiao-Yan Wen, Fei Gao,
• Abstract要約: 我々は新しい階層型融合量子ファジィニューラルネットワーク(HQFNN)を提案した。 HQFNNは量子ニューラルネットワークを使用してファジィニューラルネットワークのファジィメンバシップ関数を学習する。 その結果,提案手法は既存手法よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.7057403071943
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural network is a powerful learning paradigm for data feature learning in the era of big data. However, most neural network models are deterministic models that ignore the uncertainty of data. Fuzzy neural networks are proposed to address this problem. FDNN is a hierarchical deep neural network that derives information from both fuzzy and neural representations, the representations are then fused to form representation to be classified. FDNN perform well on uncertain data classification tasks. In this paper, we proposed a novel hierarchical fused quantum fuzzy neural network (HQFNN). Different from classical FDNN, HQFNN uses quantum neural networks to learn fuzzy membership functions in fuzzy neural network. We conducted simulated experiment on two types of datasets (Dirty-MNIST and 15-Scene), the results show that the proposed model can outperform several existing methods. In addition, we demonstrate the robustness of the proposed quantum circuit.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、ビッグデータの時代におけるデータ特徴学習の強力な学習パラダイムである。 しかしながら、ほとんどのニューラルネットワークモデルは、データの不確実性を無視した決定論的モデルである。 この問題を解決するためにファジィニューラルネットワークが提案されている。 FDNNは階層的なディープニューラルネットワークであり、ファジィとニューラル表現の両方から情報を引き出す。 FDNNは不確実なデータ分類タスクでよく機能する。 本稿では,新しい階層型量子ファジィニューラルネットワーク(HQFNN)を提案する。 古典的なFDNNとは異なり、HQFNNは量子ニューラルネットワークを使用してファジィニューラルネットワークのファジィメンバシップ関数を学習する。 本研究では,2種類のデータセット(Dirty-MNISTと15-Scene)のシミュレーション実験を行った。 さらに,提案した量子回路のロバスト性を示す。

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