論文の概要: Quantum Convolutional Neural Network: A Hybrid Quantum-Classical Approach for Iris Dataset Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16344v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 13:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:30:05.252008
• Title: Quantum Convolutional Neural Network: A Hybrid Quantum-Classical Approach for Iris Dataset Classification
• Title（参考訳）: 量子畳み込みニューラルネットワーク:アイリスデータセット分類のためのハイブリッド量子古典的アプローチ
• Authors: S. M. Yousuf Iqbal Tomal, Abdullah Al Shafin, Afrida Afaf, Debojit Bhattacharjee,
• Abstract要約: 本稿では,4量子ビット量子回路と古典的ニューラルネットワークを組み合わせた,分類タスクのためのハイブリッド量子古典型機械学習モデルを提案する。 このモデルは20エポック以上で訓練され、16エポックに設定されたIrisデータセットテストで100%の精度を達成した。 この研究は、ハイブリッド量子古典モデルの研究の活発化と、実際のデータセットへの適用性に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents a hybrid quantum-classical machine learning model for classification tasks, integrating a 4-qubit quantum circuit with a classical neural network. The quantum circuit is designed to encode the features of the Iris dataset using angle embedding and entangling gates, thereby capturing complex feature relationships that are difficult for classical models alone. The model, which we term a Quantum Convolutional Neural Network (QCNN), was trained over 20 epochs, achieving a perfect 100% accuracy on the Iris dataset test set on 16 epoch. Our results demonstrate the potential of quantum-enhanced models in supervised learning tasks, particularly in efficiently encoding and processing data using quantum resources. We detail the quantum circuit design, parameterized gate selection, and the integration of the quantum layer with classical neural network components. This work contributes to the growing body of research on hybrid quantum-classical models and their applicability to real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4量子ビット量子回路と古典的ニューラルネットワークを統合することで,タスク分類のためのハイブリッド量子古典型機械学習モデルを提案する。 量子回路は、アングル埋め込みとエンタングルゲートを用いてアイリスデータセットの特徴を符号化し、古典的モデルだけでは難しい複雑な特徴関係を捉えるように設計されている。 QCNN(Quantum Convolutional Neural Network)と呼ばれるこのモデルは、20エポック以上のトレーニングを行い、16エポックに設定されたIrisデータセットテストにおいて100%の精度を実現した。 本研究は,教師付き学習タスク,特に量子資源を用いたデータの効率的な符号化と処理において,量子強化モデルの可能性を示すものである。 量子回路設計、パラメータ化ゲート選択、古典的ニューラルネットワークコンポーネントとの量子層の統合について詳述する。 この研究は、ハイブリッド量子古典モデルの研究の活発化と、実際のデータセットへの適用性に寄与する。

関連論文リスト

• Let the Quantum Creep In: Designing Quantum Neural Network Models by Gradually Swapping Out Classical Components [1.024113475677323]
  現代のAIシステムはニューラルネットワーク上に構築されることが多い。 古典的ニューラルネットワーク層を量子層に置き換える枠組みを提案する。 画像分類データセットの数値実験を行い、量子部品の体系的導入による性能変化を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T07:01:29Z)
• Federated Quantum-Train with Batched Parameter Generation [3.697453416360906]
  我々は、QTモデルをフェデレートラーニングに統合する、Federated Quantum-Train(QT)フレームワークを紹介する。 提案手法は, 一般化誤差を低減しつつ, 量子ビット使用量を19から8キュービットまで大幅に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T14:39:11Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Quantum Transfer Learning for MNIST Classification Using a Hybrid Quantum-Classical Approach [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-05T22:16:27Z)
• A Quantum-Classical Collaborative Training Architecture Based on Quantum State Fidelity [50.387179833629254]
  我々は,コ・テンク (co-TenQu) と呼ばれる古典量子アーキテクチャを導入する。 Co-TenQuは古典的なディープニューラルネットワークを41.72%まで向上させる。 他の量子ベースの手法よりも1.9倍も優れており、70.59%少ない量子ビットを使用しながら、同様の精度を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-23T14:09:41Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Multiclass classification using quantum convolutional neural networks with hybrid quantum-classical learning [0.5999777817331318]
  本稿では,量子畳み込みニューラルネットワークに基づく量子機械学習手法を提案する。 提案手法を用いて,MNISTデータセットの4クラス分類を,データエンコーディングの8つのキュービットと4つのアクニラキュービットを用いて実証する。 この結果から,学習可能なパラメータの数に匹敵する古典的畳み込みニューラルネットワークによる解の精度が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T09:07:18Z)
• Comparing concepts of quantum and classical neural network models for image classification task [0.456877715768796]
  本資料は、ハイブリッド量子古典ニューラルネットワークのトレーニングと性能に関する実験結果を含む。 シミュレーションは時間を要するが、量子ネットワークは時間を要するが、古典的なネットワークを克服する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-19T18:49:30Z)
• Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
  量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。 本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-30T12:19:27Z)
• The Hintons in your Neural Network: a Quantum Field Theory View of Deep Learning [84.33745072274942]
  線形および非線形の層をユニタリ量子ゲートとして表現する方法を示し、量子モデルの基本的な励起を粒子として解釈する。 ニューラルネットワークの研究のための新しい視点と技術を開くことに加えて、量子定式化は光量子コンピューティングに適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T17:24:29Z)
• Quantum Deformed Neural Networks [83.71196337378022]
  我々は,量子コンピュータ上で効率的に動作するように設計された新しい量子ニューラルネットワーク層を開発した。 入力状態の絡み合いに制限された場合、古典的なコンピュータでシミュレートすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T09:46:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。