論文の概要: Hybrid Quantum Downsampling Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16375v1
• Date: Sat, 25 May 2024 23:05:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 21:37:49.591248
• Title: Hybrid Quantum Downsampling Networks
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子ダウンサンプリングネットワーク
• Authors: Yifeng Peng, Xinyi Li, Zhiding Liang, Ying Wang,
• Abstract要約: 我々は新しいハイブリッド量子サンプリングモジュール(HQD)を提案する。 HQDは、元の画像のキー特性が局所受容領域内で最大に保存されることを保証する。 全ての試験モデルの精度は平均3%向上し、様々な量子ノイズ条件下では最大ゆらぎはわずか0.4%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.931953711154524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Classical max pooling plays a crucial role in reducing data dimensionality among various well-known deep learning models, yet it often leads to the loss of vital information. We proposed a novel hybrid quantum downsampling module (HQD), which is a noise-resilient algorithm. By integrating a substantial number of quantum bits (qubits), our approach ensures the key characteristics of the original image are maximally preserved within the local receptive field. Moreover, HQD provides unique advantages in the context of the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) era. We introduce a unique quantum variational circuit in our design, utilizing rotating gates including RX, RY, RZ gates, and the controlled-NOT (CNOT) gate to explore nonlinear characteristics. The results indicate that the network architectures incorporating the HQD module significantly outperform the classical structures with max pooling in CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets. The accuracy of all tested models improved by an average of approximately 3%, with a maximum fluctuation of only 0.4% under various quantum noise conditions.
• Abstract（参考訳）: 古典的な最大プーリングは、様々なよく知られたディープラーニングモデルにおいて、データの次元を減少させる上で重要な役割を担っている。 我々はノイズ耐性アルゴリズムである新しいハイブリッド量子サンプリングモジュール(HQD)を提案した。 かなりの数の量子ビット(量子ビット)を統合することで、我々のアプローチは、元の画像のキー特性が局所受容領域内で最大に保存されることを保証する。 さらにHQDは、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代のコンテキストにおいて、ユニークな利点を提供する。 我々は、RX、RY、RZゲート、制御NOT(CNOT)ゲートなどの回転ゲートを利用して、非線形特性を探索するユニークな量子変動回路を設計に導入する。 その結果、HQDモジュールを組み込んだネットワークアーキテクチャは、CIFAR-10とCIFAR-100データセットの最大プールにより、古典的な構造よりも大幅に優れていた。 全ての試験モデルの精度は平均3%向上し、様々な量子ノイズ条件下では最大ゆらぎはわずか0.4%であった。

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