論文の概要: Enhancing Quantum Diffusion Models with Pairwise Bell State Entanglement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15973v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 20:14:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:19:59.370492
• Title: Enhancing Quantum Diffusion Models with Pairwise Bell State Entanglement
• Title（参考訳）: ペアワイズベル状態絡み付き量子拡散モデル
• Authors: Shivalee Shah, Mayank Vatsa,
• Abstract要約: 本稿では、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス向けに設計された新しい量子拡散モデルを提案する。 量子絡み合いと重ね合わせを利用して、このアプローチは量子生成学習を前進させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.436358464279785
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel quantum diffusion model designed for Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices. Unlike previous methods, this model efficiently processes higher-dimensional images with complex pixel structures, even on qubit-limited platforms. This is accomplished through a pairwise Bell-state entangling technique, which reduces space complexity. Additionally, parameterized quantum circuits enable the generation of quantum states with minimal parameters, while still delivering high performance. We conduct comprehensive experiments, comparing the proposed model with both classical and quantum techniques using datasets such as MNIST and CIFAR-10. The results show significant improvements in computational efficiency and performance metrics such as FID, SSIM and PSNR. By leveraging quantum entanglement and superposition, this approach advances quantum generative learning. This advancement paves the way for more sophisticated and resource-efficient quantum diffusion algorithms capable of handling complex data on the NISQ devices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ノイズ中間スケール量子(NISQ)デバイス向けに設計された新しい量子拡散モデルを提案する。 従来の手法とは異なり、このモデルはキュービット制限されたプラットフォームでも複雑なピクセル構造を持つ高次元画像を効率的に処理する。 これは、空間の複雑さを低減するベル状態エンタングリング技術によって達成される。 さらに、パラメータ化量子回路は、最低限のパラメータを持つ量子状態の生成を可能にするが、高性能を実現することができる。 我々は、MNISTやCIFAR-10といったデータセットを用いて、提案したモデルと古典的および量子的手法を比較し、包括的な実験を行う。 その結果,FID,SSIM,PSNRなどの計算効率と性能指標が大幅に向上した。 量子絡み合いと重ね合わせを利用して、このアプローチは量子生成学習を前進させる。 この進歩は、NISQデバイス上の複雑なデータを処理できる、より洗練され、リソース効率のよい量子拡散アルゴリズムの道を開く。

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