論文の概要: On the impact of key design aspects in simulated Hybrid Quantum Neural Networks for Earth Observation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08677v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 10:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 22:35:12.924856
- Title: On the impact of key design aspects in simulated Hybrid Quantum Neural Networks for Earth Observation
- Title（参考訳）: 地球観測用ハイブリッド量子ニューラルネットワークにおける鍵設計面の影響について
- Authors: Lorenzo Papa, Alessandro Sebastianelli, Gabriele Meoni, Irene Amerini,
- Abstract要約: 本研究は、ハイブリッド量子モデルのトレーニングにおいて、異なる量子ライブラリがどのように振る舞うかを研究する。
また,地球観測におけるハイブリッド量子アテンションモデルの有用性についても検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.271239108950816
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum computing has introduced novel perspectives for tackling and improving machine learning tasks. Moreover, the integration of quantum technologies together with well-known deep learning (DL) architectures has emerged as a potential research trend gaining attraction across various domains, such as Earth Observation (EO) and many other research fields. However, prior related works in EO literature have mainly focused on convolutional architectural advancements, leaving several essential topics unexplored. Consequently, this research investigates through three cases of study fundamental aspects of hybrid quantum machine models for EO tasks aiming to provide a solid groundwork for future research studies towards more adequate simulations and looking at the post-NISQ era. More in detail, we firstly (1) investigate how different quantum libraries behave when training hybrid quantum models, assessing their computational efficiency and effectiveness. Secondly, (2) we analyze the stability/sensitivity to initialization values (i.e., seed values) in both traditional model and quantum-enhanced counterparts. Finally, (3) we explore the benefits of hybrid quantum attention-based models in EO applications, examining how integrating quantum circuits into ViTs can improve model performance.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングは、機械学習タスクへの取り組みと改善のための新しい視点を導入した。
さらに、量子技術とよく知られたディープラーニング(DL)アーキテクチャの統合は、地球観測(EO)や他の多くの研究分野など、様々な領域で注目を集める研究トレンドとして浮上している。
しかしながら、EO文学における以前の関連する研究は、主に進化的なアーキテクチャの進歩に焦点を当てており、いくつかの重要なトピックが未解明のまま残されている。
本研究は,EOタスクのためのハイブリッド量子マシンモデルの基礎研究の3つの事例を通じて,より適切なシミュレーションとその後のNISQ時代への展望に向けて,今後の研究研究の基盤となることを目的としている。
より詳しくは、(1)ハイブリッド量子モデルのトレーニングにおいて、異なる量子ライブラリがどのように振る舞うかを考察し、その計算効率と有効性を評価する。
第二に、(2)従来のモデルと量子強化モデルの両方において初期化値(シード値)に対する安定性と感度を解析する。
最後に、EOアプリケーションにおけるハイブリッド量子アテンションベースのモデルの利点について検討し、量子回路をViTに組み込むことでモデル性能が向上する方法について検討する。
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