論文の概要: Satellite image classification with neural quantum kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20356v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 14:52:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 07:56:35.958647
• Title: Satellite image classification with neural quantum kernels
• Title（参考訳）: ニューラル量子カーネルを用いた衛星画像分類
• Authors: Pablo Rodriguez-Grasa, Robert Farzan-Rodriguez, Gabriele Novelli, Yue Ban, Mikel Sanz,
• Abstract要約: 量子カーネルを使用して、ソーラーパネルを含むイメージを分類します。 後者では、拡張性を確保するために$n$-qubit QNNを反復的にトレーニングし、結果のアーキテクチャを使って$n$-qubit EQKを直接生成します。 結果はQNNの準最適トレーニングに対して堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A practical application of quantum machine learning in real-world scenarios in the short term remains elusive, despite significant theoretical efforts. Image classification, a common task for classical models, has been used to benchmark quantum algorithms with simple datasets, but only few studies have tackled complex real-data classification challenges. In this work, we address such a gap by focusing on the classification of satellite images, a task of particular interest to the earth observation (EO) industry. We first preprocess the selected intrincate dataset by reducing its dimensionality. Subsequently, we employ neural quantum kernels (NQKs)- embedding quantum kernels (EQKs) constructed from trained quantum neural networks (QNNs)- to classify images which include solar panels. We explore both $1$-to-$n$ and $n$-to-$n$ NQKs. In the former, parameters from a single-qubit QNN's training construct an $n$-qubit EQK achieving a mean test accuracy over 86% with three features. In the latter, we iteratively train an $n$-qubit QNN to ensure scalability, using the resultant architecture to directly form an $n$-qubit EQK. In this case, a test accuracy over 88% is obtained for three features and 8 qubits. Additionally, we show that the results are robust against a suboptimal training of the QNN.
• Abstract（参考訳）: 量子機械学習の短期的な実世界のシナリオにおける実践的応用は、重要な理論的努力にもかかわらず、いまだ解明されていない。 古典的モデルの一般的なタスクである画像分類は、単純なデータセットで量子アルゴリズムをベンチマークするために使われてきたが、複雑な実データ分類の課題に取り組む研究はほとんどない。 本研究では,地球観測(EO)産業に特に関心を持つ衛星画像の分類に焦点をあてて,このようなギャップに対処する。 まず,選択した内在的データセットを,その次元性を低減して前処理する。 次に、トレーニングされた量子ニューラルネットワーク(QNN)から構築されたニューラルネットワーク(NQK)組み込み量子カーネル(EQK)を用いて、ソーラーパネルを含む画像の分類を行う。 我々は$$-to-$n$と$n$-to-$NQKsについて調べる。 前者では、単一量子QNNのトレーニングのパラメータは、平均テスト精度を86%以上達成し、3つの特徴を持つ$n$-qubit EQKを構築する。 後者では、拡張性を確保するために$n$-qubit QNNを反復的にトレーニングし、結果のアーキテクチャを使って$n$-qubit EQKを直接生成します。 この場合、3つの特徴、8キュービットに対して88%以上の検定精度が得られる。 さらに,この結果がQNNの準最適トレーニングに対して堅牢であることを示す。

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