Fugu-MT 論文翻訳(概要): LSTM-QGAN: Scalable NISQ Generative Adversarial Network

論文の概要: LSTM-QGAN: Scalable NISQ Generative Adversarial Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02212v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 18:27:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-05 21:39:26.994293
Title: LSTM-QGAN: Scalable NISQ Generative Adversarial Network
Title（参考訳）: LSTM-QGAN: Scalable NISQ Generative Adversarial Network
Authors: Cheng Chu, Aishwarya Hastak, Fan Chen,
Abstract要約: 現在の量子生成敵ネットワーク(QGAN)は、実用規模のデータに苦戦している。本稿では,QGANアーキテクチャであるLSTM-QGANを提案する。実験の結果,LSTM-QGANは最先端QGANモデルよりも性能とスケーラビリティを著しく向上させることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.596166341956192
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Current quantum generative adversarial networks (QGANs) still struggle with practical-sized data. First, many QGANs use principal component analysis (PCA) for dimension reduction, which, as our studies reveal, can diminish the QGAN's effectiveness. Second, methods that segment inputs into smaller patches processed by multiple generators face scalability issues. In this work, we propose LSTM-QGAN, a QGAN architecture that eliminates PCA preprocessing and integrates quantum long short-term memory (QLSTM) to ensure scalable performance. Our experiments show that LSTM-QGAN significantly enhances both performance and scalability over state-of-the-art QGAN models, with visual data improvements, reduced Frechet Inception Distance scores, and reductions of 5x in qubit counts, 5x in single-qubit gates, and 12x in two-qubit gates.
Abstract（参考訳）: 現在の量子生成敵ネットワーク(QGAN)は、実用規模のデータに苦戦している。まず,多くのQGANが主成分分析(PCA)を用いて次元を減少させ,QGANの有効性を低下させる。第二に、複数のジェネレータによって処理される小さなパッチに入力を分割するメソッドはスケーラビリティの問題に直面している。そこで本研究では,PCA前処理を不要としたQGANアーキテクチャであるLSTM-QGANを提案する。実験の結果、LSTM-QGANは最先端QGANモデルの性能とスケーラビリティを向上し、視覚データの改善、フレシェ・インセプション・ディスタンス(Frechet Inception Distance)スコアの低減、キュービット数5倍、単一キュービットゲート5倍、2キュービットゲート12倍の削減を実現した。

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