論文の概要: EQNN: Enhanced Quantum Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17726v2
• Date: Thu, 28 Nov 2024 11:32:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:18:01.580626
• Title: EQNN: Enhanced Quantum Neural Network
• Title（参考訳）: EQNN: 量子ニューラルネットワークの強化
• Authors: Abel C. H. Chen,
• Abstract要約: 本研究では、拡張特徴マップ(EFM)を含む拡張量子ニューラルネットワーク(EQNN)を提案する。 このEMMは、入力変数を量子コンピューティングに適した値範囲に効果的にマッピングし、変動モデルへの入力として機能し、精度を向上させる。 提案したEQNNは、現在の主流QNNと比較され、実験結果から、量子論理ゲートが少なくて高い精度が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the maturation of quantum computing technology, research has gradually shifted towards exploring its applications. Alongside the rise of artificial intelligence, various machine learning methods have been developed into quantum circuits and algorithms. Among them, Quantum Neural Networks (QNNs) can map inputs to quantum circuits through Feature Maps (FMs) and adjust parameter values via variational models, making them applicable in regression and classification tasks. However, designing a FM that is suitable for a given application problem is a significant challenge. In light of this, this study proposes an Enhanced Quantum Neural Network (EQNN), which includes an Enhanced Feature Map (EFM) designed in this research. This EFM effectively maps input variables to a value range more suitable for quantum computing, serving as the input to the variational model to improve accuracy. In the experimental environment, this study uses mobile data usage prediction as a case study, recommending appropriate rate plans based on users' mobile data usage. The proposed EQNN is compared with current mainstream QNNs, and experimental results show that the EQNN achieves higher accuracy with fewer quantum logic gates and converges to the optimal solution faster under different optimization algorithms.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング技術の成熟に伴い、研究は徐々に応用の探求へと移行してきた。 人工知能の台頭とともに、様々な機械学習手法が量子回路やアルゴリズムへと発展してきた。 中でも量子ニューラルネットワーク(QNN)は、フィーチャーマップ(FM)を通じて入力を量子回路にマッピングし、変動モデルを介してパラメータ値を調整し、回帰や分類タスクに適用することができる。 しかし、特定のアプリケーション問題に適したFMを設計することは大きな課題である。 これを踏まえて,本研究で設計されたEFMを含む拡張量子ニューラルネットワーク(EQNN)を提案する。 このEMMは、入力変数を量子コンピューティングに適した値範囲に効果的にマッピングし、変動モデルへの入力として機能し、精度を向上させる。 実験環境では,モバイルデータの利用率予測をケーススタディとして利用し,ユーザのモバイルデータ利用率に基づいた適切なレートプランを推奨する。 提案したEQNNは、現在の主流QNNと比較され、実験結果から、EQNNはより少ない量子論理ゲートで高い精度を達成し、異なる最適化アルゴリズムの下で最適解に収束することを示した。

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