論文の概要: Quantum Transfer Learning for MNIST Classification Using a Hybrid Quantum-Classical Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03351v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 22:16:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-08-08 14:36:13.190187
- Title: Quantum Transfer Learning for MNIST Classification Using a Hybrid Quantum-Classical Approach
- Title（参考訳）: ハイブリッド量子古典的アプローチを用いたMNIST分類のための量子伝達学習
- Authors: Soumyadip Sarkar,
- Abstract要約: 本研究は、画像分類タスクにおける量子コンピューティングと古典的機械学習の統合について検討する。
両パラダイムの強みを生かしたハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。
実験結果から、ハイブリッドモデルが量子コンピューティングと古典的手法を統合する可能性を示す一方で、量子結果に基づいて訓練された最終モデルの精度は、圧縮された特徴に基づいて訓練された古典的モデルよりも低いことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this research, we explore the integration of quantum computing with classical machine learning for image classification tasks, specifically focusing on the MNIST dataset. We propose a hybrid quantum-classical approach that leverages the strengths of both paradigms. The process begins with preprocessing the MNIST dataset, normalizing the pixel values, and reshaping the images into vectors. An autoencoder compresses these 784-dimensional vectors into a 64-dimensional latent space, effectively reducing the data's dimensionality while preserving essential features. These compressed features are then processed using a quantum circuit implemented on a 5-qubit system. The quantum circuit applies rotation gates based on the feature values, followed by Hadamard and CNOT gates to entangle the qubits, and measurements are taken to generate quantum outcomes. These outcomes serve as input for a classical neural network designed to classify the MNIST digits. The classical neural network comprises multiple dense layers with batch normalization and dropout to enhance generalization and performance. We evaluate the performance of this hybrid model and compare it with a purely classical approach. The experimental results indicate that while the hybrid model demonstrates the feasibility of integrating quantum computing with classical techniques, the accuracy of the final model, trained on quantum outcomes, is currently lower than the classical model trained on compressed features. This research highlights the potential of quantum computing in machine learning, though further optimization and advanced quantum algorithms are necessary to achieve superior performance.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,MNISTデータセットに着目した画像分類タスクにおいて,量子コンピューティングと古典的機械学習の統合について検討する。
両パラダイムの強みを生かしたハイブリッド量子古典的アプローチを提案する。
このプロセスは、MNISTデータセットを前処理し、ピクセル値を正規化し、イメージをベクトルに変換することから始まる。
オートエンコーダは、これらの784次元ベクトルを64次元の潜在空間に圧縮し、本質的な特徴を保ちながらデータの次元を効果的に減少させる。
これらの圧縮された特徴は、5量子ビットシステムに実装された量子回路を用いて処理される。
量子回路は特徴値に基づいて回転ゲートを施し、続いてアダマールとCNOTゲートを施して量子ビットを絡ませ、量子結果を生成する。
これらの結果は、MNIST桁を分類するために設計された古典的ニューラルネットワークの入力として機能する。
古典的ニューラルネットワークは、一般化と性能を高めるために、バッチ正規化とドロップアウトを備えた複数の高密度層を含む。
我々は、このハイブリッドモデルの性能を評価し、純粋に古典的なアプローチと比較する。
実験結果から、ハイブリッドモデルが量子コンピューティングと古典的手法を統合する可能性を示す一方で、量子結果に基づいて訓練された最終モデルの精度は、圧縮された特徴に基づいて訓練された古典的モデルよりも低いことが示唆された。
この研究は、機械学習における量子コンピューティングの可能性を強調しているが、優れた性能を達成するためには、さらなる最適化と高度な量子アルゴリズムが必要である。
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