論文の概要: Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02177v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 20:55:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 21:38:27.821100
- Title: Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンのための量子強化機械学習の探索:ノイズのある中間量子デバイスへの応用と展望
- Authors: Purnachandra Mandadapu,
- Abstract要約: 本研究では,量子コンピューティングと機械学習(ML)の交わりについて検討する。
小型量子デバイスにおけるデータ再ロード方式やGAN(Generative Adversarial Networks)モデルなどのハイブリッド量子古典アルゴリズムの有効性を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As medium-scale quantum computers progress, the application of quantum algorithms across diverse fields like simulating physical systems, chemistry, optimization, and cryptography becomes more prevalent. However, these quantum computers, known as Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ), are susceptible to noise, prompting the search for applications that can capitalize on quantum advantage without extensive error correction procedures. Since, Machine Learning (ML), particularly Deep Learning (DL), faces challenges due to resource-intensive training and algorithmic opacity. Therefore, this study explores the intersection of quantum computing and ML, focusing on computer vision tasks. Specifically, it evaluates the effectiveness of hybrid quantum-classical algorithms, such as the data re-uploading scheme and the patch Generative Adversarial Networks (GAN) model, on small-scale quantum devices. Through practical implementation and testing, the study reveals comparable or superior performance of these algorithms compared to classical counterparts, highlighting the potential of leveraging quantum algorithms in ML tasks.
- Abstract（参考訳）: 中規模の量子コンピュータが進むにつれて、物理系、化学、最適化、暗号といった様々な分野にまたがる量子アルゴリズムの応用が一般的になる。
しかし、これらの量子コンピュータ(NISQ)はノイズの影響を受けやすいため、広範囲の誤り訂正手順を使わずに量子優位性に乗じられるアプリケーションを探す。
それ以来、機械学習(ML)、特にディープラーニング(DL)は、リソース集約的なトレーニングとアルゴリズムの不透明さによる課題に直面している。
そこで本研究では,コンピュータビジョンタスクに着目し,量子コンピューティングとMLの交わりについて検討する。
具体的には、小規模量子デバイスにおけるデータ再ロード方式やGAN(Generative Adversarial Networks)モデルなどのハイブリッド量子古典アルゴリズムの有効性を評価する。
実践的な実装とテストを通じて、この研究は従来のアルゴリズムと比較して、これらのアルゴリズムの同等または優れた性能を明らかにし、MLタスクで量子アルゴリズムを活用する可能性を強調した。
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