論文の概要: An ensemble framework approach of hybrid Quantum convolutional neural networks for classification of breast cancer images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15958v1
• Date: Tue, 24 Sep 2024 10:43:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-26 07:51:56.982371
• Title: An ensemble framework approach of hybrid Quantum convolutional neural networks for classification of breast cancer images
• Title（参考訳）: 乳がん画像分類のためのハイブリッド量子畳み込みニューラルネットワークのアンサンブルフレームワークアプローチ
• Authors: Dibyasree Guha, Shyamali Mitra, Somenath Kuiry, Nibaran Das,
• Abstract要約: 量子ニューラルネットワークは、ネットワークモデルを学習してスケールアップする能力において、古典的なニューラルネットワークを置き換えるのに適していると考えられている。 医用画像分類は、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークの応用によく関係している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1659912179830023
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Quantum neural networks are deemed suitable to replace classical neural networks in their ability to learn and scale up network models using quantum-exclusive phenomena like superposition and entanglement. However, in the noisy intermediate scale quantum (NISQ) era, the trainability and expressibility of quantum models are yet under investigation. Medical image classification on the other hand, pertains well to applications in deep learning, particularly, convolutional neural networks. In this paper, we carry out a study of three hybrid classical-quantum neural network architectures and combine them using standard ensembling techniques on a breast cancer histopathological dataset. The best accuracy percentage obtained by an individual model is 85.59. Whereas, on performing ensemble, we have obtained accuracy as high as 86.72%, an improvement over the individual hybrid network as well as classical neural network counterparts of the hybrid network models.
• Abstract（参考訳）: 量子ニューラルネットワークは、重ね合わせや絡み合いのような量子排他的な現象を使用して、ネットワークモデルを学習し、スケールアップする能力において、古典的なニューラルネットワークを置き換えるのに適していると考えられている。 しかし、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)時代には、量子モデルのトレーニング可能性と表現性はまだ研究されていない。 一方、医用画像分類は、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークの応用によく関係している。 本稿では,3つのハイブリッド型古典量子ニューラルネットワークアーキテクチャについて検討し,乳がんの病理組織学的データセットに標準アンサンブル技術を用いて組み合わせる。 個々のモデルで得られる最高の精度は85.59である。 一方、アンサンブルの実行では、86.72%の精度が得られ、個々のハイブリッドネットワークと従来のハイブリッドネットワークモデルに比較して改善された。

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