論文の概要: Quantum Pointwise Convolution: A Flexible and Scalable Approach for Neural Network Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01241v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 08:03:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:48:11.276014
• Title: Quantum Pointwise Convolution: A Flexible and Scalable Approach for Neural Network Enhancement
• Title（参考訳）: 量子ポイントワイド・コンボリューション: ニューラルネットワークの強化のためのフレキシブルでスケーラブルなアプローチ
• Authors: An Ning, Tai-Yue Li, Nan-Yow Chen,
• Abstract要約: 本稿では,量子ニューラルネットワークフレームワークにポイントワイズ畳み込みを組み込んだ新しいアーキテクチャを提案する。 量子回路を用いてデータを高次元空間にマッピングし、より複雑な特徴関係を捉える。 実験では、FashionMNISTとCIFAR10データセットの分類タスクに量子ポイントワイズ畳み込み層を適用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this study, we propose a novel architecture, the Quantum Pointwise Convolution, which incorporates pointwise convolution within a quantum neural network framework. Our approach leverages the strengths of pointwise convolution to efficiently integrate information across feature channels while adjusting channel outputs. By using quantum circuits, we map data to a higher-dimensional space, capturing more complex feature relationships. To address the current limitations of quantum machine learning in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era, we implement several design optimizations. These include amplitude encoding for data embedding, allowing more information to be processed with fewer qubits, and a weight-sharing mechanism that accelerates quantum pointwise convolution operations, reducing the need to retrain for each input pixels. In our experiments, we applied the quantum pointwise convolution layer to classification tasks on the FashionMNIST and CIFAR10 datasets, where our model demonstrated competitive performance compared to its classical counterpart. Furthermore, these optimizations not only improve the efficiency of the quantum pointwise convolutional layer but also make it more readily deployable in various CNN-based or deep learning models, broadening its potential applications across different architectures.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,量子ニューラルネットワークフレームワークにポイントワイズ・コンボリューションを組み込んだ新しいアーキテクチャである量子ポイントワイズ・コンボリューションを提案する。 提案手法は,ポイントワイド・コンボリューションの強みを利用して,チャネル出力を調整しながら特徴チャネル間の情報を効率的に統合する。 量子回路を用いてデータを高次元空間にマッピングし、より複雑な特徴関係を捉える。 雑音中規模量子(NISQ)時代の量子機械学習の現在の限界に対処するため、我々はいくつかの設計最適化を実装した。 これには、より少ない量子ビットでより多くの情報を処理できるデータ埋め込みのための振幅エンコーディングや、量子ポイントワイドの畳み込み操作を加速するウェイトシェアリング機構が含まれており、各入力ピクセルに対して再トレーニングを行う必要がなくなる。 実験では,FashionMNISTとCIFAR10データセットの分類タスクに量子ポイントワイド畳み込み層を適用し,従来のモデルと比較して競合性能を示した。 さらに、これらの最適化は量子ポイントワイド畳み込み層の効率を向上するだけでなく、様々なCNNベースまたはディープラーニングモデルで容易にデプロイできるようにする。

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