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。

関連論文リスト

• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• Federated Quantum Long Short-term Memory (FedQLSTM) [58.50321380769256]
  量子フェデレーション学習(QFL)は、量子機械学習(QML)モデルを使用して、複数のクライアント間の協調学習を容易にする。 関数の近似に時間的データを利用するQFLフレームワークの開発に前向きな作業は行われていない。 量子長短期メモリ(QLSTM)モデルと時間データを統合する新しいQFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T21:40:47Z)
• Toward Consistent High-fidelity Quantum Learning on Unstable Devices via Efficient In-situ Calibration [5.0854551390284]
  近未来の雑音型中間スケール量子(NISQ)時代には、高ノイズは量子コンピューティングの忠実度を著しく低下させる。 本稿では,量子パルスに基づく新しい雑音適応フレームワークQuPADを提案する。 実験により、8-10キュービットのQuPADの量子デバイス上でのランタイムは15分未満であり、パラメータシフトアプローチよりも最大270倍高速であることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-12T15:39:06Z)
• High-rate discretely-modulated continuous-variable quantum key distribution using quantum machine learning [4.236937886028215]
  本稿では,量子機械学習技術を用いた離散変調連続可変量子鍵分布(DM CVQKD)の高速化手法を提案する。 低複雑さ量子k-アネレスト近傍(QkNN)は、ボブ側での離散変調コヒーレント状態(DMCS)の損失を予測するために設計されている。 シミュレーションにより,提案手法の秘密鍵レートは既存のDM CVQKDプロトコルよりも明らかに優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-07T04:00:13Z)
• A Framework for Demonstrating Practical Quantum Advantage: Racing Quantum against Classical Generative Models [62.997667081978825]
  生成モデルの一般化性能を評価するためのフレームワークを構築した。 古典的および量子生成モデル間の実用的量子優位性(PQA)に対する最初の比較レースを確立する。 以上の結果から,QCBMは,他の最先端の古典的生成モデルよりも,データ制限方式の方が効率的であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T22:48:28Z)
• Benchmarking universal quantum gates via channel spectrum [0.0]
  ノイズは、スケーラブルな量子計算の主要な障害である。 本稿では,そのノイズチャネルの固有値から,プロセスの忠実度,忠実度,およびいくつかのユニタリパラメータを含むターゲットゲートの雑音特性を推定する手法を提案する。 提案手法は, 状態条件や測定誤差に敏感であり, ユニバーサルゲートのベンチマークが可能であり, マルチキュービットシステムにスケーラブルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-05T13:18:19Z)
• Optimal quantum control via genetic algorithms for quantum state engineering in driven-resonator mediated networks [68.8204255655161]
  進化的アルゴリズムに基づく量子状態工学には、機械学習によるアプローチを採用しています。 我々は、単一のモード駆動マイクロ波共振器を介して相互作用する、量子ビットのネットワーク(直接結合のない人工原子の状態に符号化された)を考える。 アルゴリズムは理想的なノイズフリー設定で訓練されているにもかかわらず、高い量子忠実度とノイズに対するレジリエンスを観測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T14:34:00Z)
• Simulating the Mott transition on a noisy digital quantum computer via Cartan-based fast-forwarding circuits [62.73367618671969]
  動的平均場理論(DMFT)は、ハバードモデルの局所グリーン関数をアンダーソン不純物のモデルにマッピングする。 不純物モデルを効率的に解くために、量子およびハイブリッド量子古典アルゴリズムが提案されている。 この研究は、ノイズの多いデジタル量子ハードウェアを用いたMott相転移の最初の計算を提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T17:32:15Z)
• QuantumNAS: Noise-Adaptive Search for Robust Quantum Circuits [26.130594925642143]
  ノイズノイズは、NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum)コンピュータにおける鍵となる課題である。 可変回路と量子ビットマッピングのノイズ適応型共同研究のための,最初の包括的なフレームワークであるQuantumNASを提案し,実験的に実装した。 QMLタスクでは、QuantumNASは95%以上の2クラス、85%の4クラス、実際の量子コンピュータ上での10クラスの分類精度を初めて証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-22T17:58:13Z)
• Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
  本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。 QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。 数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T12:06:27Z)
• Minimum Hardware Requirements for Hybrid Quantum-Classical DMFT [2.7648976108201815]
  2サイトハイブリッド量子-古典力学平均場理論(DMFT)の最小ハードウェア要件を決定するため、ノイズのある中間スケール量子(NISQ)デバイスを数値的にエミュレートする。 我々は,DMFTアルゴリズムの量子ゲート数を著しく減少させる回路再コンパイルアルゴリズムを開発し,量子古典的アルゴリズムが2量子ゲートの忠実度が99%以上であれば収束することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-11T19:00:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。