論文の概要: Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01359v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 10:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 20:56:59.856915
• Title: Parallel Proportional Fusion of Spiking Quantum Neural Network for Optimizing Image Classification
• Title（参考訳）: 画像分類最適化のためのスパイキング量子ニューラルネットワークの並列部分融合
• Authors: Zuyu Xu, Kang Shen, Pengnian Cai, Tao Yang, Yuanming Hu, Shixian Chen, Yunlai Zhu, Zuheng Wu, Yuehua Dai, Jun Wang, Fei Yang,
• Abstract要約: 量子・スパイキングニューラルネットワーク(PPF-QSNN)の並列比例融合(Parallel Proportional Fusion of Quantum and Spiking Neural Networks)と呼ばれる新しいアーキテクチャを導入する。 提案したPPF-QSNNは、既存のスパイクニューラルネットワークと、精度、損失、ロバストネスといったメトリクスにわたるシリアル量子ニューラルネットワークの両方より優れている。 本研究は、人工知能計算における量子優位性の発展と応用の基盤となるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.069224006497162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent emergence of the hybrid quantum-classical neural network (HQCNN) architecture has garnered considerable attention due to the potential advantages associated with integrating quantum principles to enhance various facets of machine learning algorithms and computations. However, the current investigated serial structure of HQCNN, wherein information sequentially passes from one network to another, often imposes limitations on the trainability and expressivity of the network. In this study, we introduce a novel architecture termed Parallel Proportional Fusion of Quantum and Spiking Neural Networks (PPF-QSNN). The dataset information is simultaneously fed into both the spiking neural network and the variational quantum circuits, with the outputs amalgamated in proportion to their individual contributions. We systematically assess the impact of diverse PPF-QSNN parameters on network performance for image classification, aiming to identify the optimal configuration. Numerical results on the MNIST dataset unequivocally illustrate that our proposed PPF-QSNN outperforms both the existing spiking neural network and the serial quantum neural network across metrics such as accuracy, loss, and robustness. This study introduces a novel and effective amalgamation approach for HQCNN, thereby laying the groundwork for the advancement and application of quantum advantage in artificial intelligent computations.
• Abstract（参考訳）: 最近のハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク(HQCNN)アーキテクチャの出現は、機械学習アルゴリズムと計算のさまざまな側面を強化するために量子原理を統合することに関連する潜在的なアドバンテージにより、大きな注目を集めている。 しかし、現在のHQCNNのシリアル構造は、あるネットワークから別のネットワークへ次々に情報を伝達するものであり、ネットワークの訓練性や表現性に制限を課すことが多い。 本研究では,Parallel Proportional Fusion of Quantum and Spiking Neural Networks (PPF-QSNN) と呼ばれる新しいアーキテクチャを提案する。 データセット情報は、スパイキングニューラルネットワークと変分量子回路の両方に同時に供給され、出力は個々のコントリビューションに比例する。 画像分類のためのネットワーク性能に対する多様なPPF-QSNNパラメータの影響を系統的に評価し,最適構成の同定を目的とした。 MNISTデータセットの数値結果は、提案したPPF-QSNNが、既存のスパイキングニューラルネットワークと、精度、損失、ロバスト性といったメトリクスにわたって、シリアル量子ニューラルネットワークよりも優れていることを示している。 本研究は,HQCNNにおける新しい,効果的なアマルガメーション手法を導入し,人工知能計算における量子アドバンテージの進展と応用の基礎を築いた。

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