論文の概要: Hybrid Quantum-Classical Feature Extraction approach for Image Classification using Autoencoders and Quantum SVMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18814v1
• Date: Thu, 24 Oct 2024 15:02:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:34.163013
• Title: Hybrid Quantum-Classical Feature Extraction approach for Image Classification using Autoencoders and Quantum SVMs
• Title（参考訳）: オートエンコーダと量子SVMを用いた画像分類のためのハイブリッド量子古典的特徴抽出手法
• Authors: Donovan Slabbert, Francesco Petruccione,
• Abstract要約: NISQ時代の量子コンピュータには、ノイズ、スケーラビリティ、読み出し時間、ゲート操作時間などの制限がある。 複雑なデータセットが量子機械学習パイプラインの全体的な効率に与える影響を軽減するために、戦略を考案する必要がある。 本稿では,ResNet10にインスパイアされた畳み込みオートエンコーダを用いた古典的特徴抽出手法を適用し,データセットの次元性を低減し,意味のある特徴を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In order to leverage quantum computers for machine learning tasks such as image classification, careful consideration is required: NISQ-era quantum computers have limitations, which include noise, scalability, read-in and read-out times, and gate operation times. Therefore, strategies should be devised to mitigate the impact that complex datasets can have on the overall efficiency of a quantum machine learning pipeline. This may otherwise lead to excessive resource demands or increased noise. We apply a classical feature extraction method using a ResNet10-inspired convolutional autoencoder to both reduce the dimensionality of the dataset and extract abstract and meaningful features before feeding them into a quantum machine learning block. The quantum block of choice is a quantum-enhanced support vector machine (QSVM), as support vector machines typically do not require large sample sizes to identify patterns in data and have short-depth quantum circuits, which limits the impact of noise. The autoencoder is trained to extract meaningful features through image reconstruction, aiming to minimize the mean squared error across a training set. Three image datasets are used to illustrate the pipeline: HTRU-1, MNIST, and CIFAR-10. We also include a quantum-enhanced one-class support vector machine (QOCSVM) for the highly unbalanced HTRU-1 set, as well as classical machine learning results to serve as a benchmark. Finally, the HTRU-2 dataset is also included to serve as a benchmark for a dataset with well-correlated features. The autoencoder achieved near-perfect reconstruction and high classification accuracy for MNIST, while CIFAR-10 showed poorer performance due to image complexity, and HTRU-1 struggled because of dataset imbalance. This highlights the need for a balance between dimensionality reduction through classical feature extraction and prediction performance using quantum methods.
• Abstract（参考訳）: NISQ時代の量子コンピュータには、ノイズ、スケーラビリティ、読み出し時間、ゲート操作時間などの制限がある。 したがって、複雑なデータセットが量子機械学習パイプラインの全体的な効率に与える影響を軽減するために、戦略を練るべきである。 そうでなければ、リソースの過剰な要求やノイズの増加につながる可能性がある。 本稿では、ResNet10にインスパイアされた畳み込みオートエンコーダを用いた古典的特徴抽出手法を適用し、データセットの次元を小さくし、量子機械学習ブロックに入力する前に抽象的かつ意味のある特徴を抽出する。 量子ブロックの選択は量子化されたサポートベクターマシン(QSVM)であり、サポートベクターマシンは通常、データのパターンを特定するために大きなサンプルサイズを必要とせず、ノイズの影響を制限する短距離量子回路を持つ。 オートエンコーダは、トレーニングセット全体の平均2乗誤差を最小限に抑え、画像再構成により有意義な特徴を抽出するように訓練される。 HTRU-1、MNIST、CIFAR-10の3つの画像データセットがパイプラインを説明するために使用される。 また、高度にバランスの取れないHTRU-1セットのための量子化された1クラスサポートベクターマシン(QOCSVM)や、古典的な機械学習結果のベンチマークも含んでいる。 最後に、HTRU-2データセットは、よく相関した特徴を持つデータセットのベンチマークとして機能する。 オートエンコーダはMNISTのほぼ完全な再構築と高い分類精度を実現し、CIFAR-10は画像の複雑さにより性能が低下し、HTRU-1はデータセットの不均衡のために苦労した。 このことは、古典的特徴抽出による次元減少と量子法による予測性能のバランスの必要性を強調している。

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