論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Neural Network for LAB Color Space Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02229v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 11:46:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 16:42:06.209115
• Title: Hybrid Quantum-Classical Neural Network for LAB Color Space Image Classification
• Title（参考訳）: LABカラー空間画像分類のためのハイブリッド量子古典ニューラルネットワーク
• Authors: Kwokho Ng, Tingting Song,
• Abstract要約: 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、古典的畳み込みニューラルネットワークと構造的に類似している。 異なる色空間の画像の分類精度は,2つのチャンネルが3つ目よりも常に高い値を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.565361244756411
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameterized quantum circuits (PQCs) are essential in many variational quantum algorithms. Quantum convolutional neural networks (QCNNs), which are structurally similar to classical convolutional neural networks, possess the capability to extract informative features and have shown significant effectiveness in image classification tasks. To achieve higher image classification accuracy and reduce the number of training parameters, modifications to the structure of PQCs or hybrid quantum-classical convolutional neural network (HQCCNN) models are typically employed. The image datasets used in these learning models are usually RGB images. We investigate the effects of different color spaces to explore the potential for reducing the resources required for quantum computation. By utilizing a simple HQCCNN model with existing PQCs, we analyze the performance of each channel in various color space images. Experimental results reveal that two channels consistently exhibit higher classification accuracy in images from different color spaces than the third. Specifically, the L channel of LAB color space images achieves superior classification accuracy when employing a more complex PQC. Additionally, PQCs utilizing controlled rotation X-gates outperform those using controlled selection Z-gates in this classification task.
• Abstract（参考訳）: パラメータ化量子回路(PQC)は多くの変分量子アルゴリズムにおいて必須である。 量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、古典的畳み込みニューラルネットワークと構造的に類似しており、情報的特徴を抽出する能力を有しており、画像分類タスクにおいて顕著な効果を示している。 画像分類の精度を高め、トレーニングパラメータの数を減らすために、PQCまたはハイブリッド量子古典畳み込みニューラルネットワーク(HQCCNN)モデルの構造を変更するのが一般的である。 これらの学習モデルで使用される画像データセットは通常RGB画像である。 本研究では,異なる色空間の効果について検討し,量子計算に必要な資源の削減の可能性を探る。 既存のPQCを用いたHQCCNNモデルを用いて,各チャネルの性能をカラー空間画像で解析する。 実験結果から, 異なる色空間の画像の分類精度は, 2チャンネルで連続的に3チャンネルよりも高いことがわかった。 特に、LAB色空間画像のLチャネルは、より複雑なPQCを使用する場合、より優れた分類精度を実現する。 さらに、制御回転Xゲートを用いたPQCは、この分類タスクにおける制御選択Zゲートよりも優れる。

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