論文の概要: Lean classical-quantum hybrid neural network model for image classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02059v2
- Date: Mon, 06 Jan 2025 08:38:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:04:13.710192
- Title: Lean classical-quantum hybrid neural network model for image classification
- Title（参考訳）: 画像分類のための古典量子ハイブリッドニューラルネットワークモデル
- Authors: Ao Liu, Cuihong Wen, Jieci Wang,
- Abstract要約: 本稿では,変分回路の4層のみを用いて分類性能を実現するLan Classical-Quantum Hybrid Neural Network (LCQHNN)を提案する。
LCQHNNを公開データセット上の画像分類タスクに適用し,99.02%の分類精度を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.353900068459446
- License:
- Abstract: The integration of algorithms from quantum information with neural networks has enabled unprecedented advancements in various domains. Nonetheless, the application of quantum machine learning algorithms for image classiffcation predominantly relies on traditional architectures such as variational quantum circuits. The performance of these models is closely tied to the scale of their parameters, with the substantial demand for parameters potentially leading to limitations in computational resources and a signiffcant increase in computation time. In this paper, we introduce a Lean Classical-Quantum Hybrid Neural Network (LCQHNN), which achieves efffcient classiffcation performance with only four layers of variational circuits, thereby substantially reducing computational costs. We apply the LCQHNN to image classiffcation tasks on public datasets and achieve a classiffcation accuracy of 99.02% on the dataset, marking a 5.07% improvement over traditional deep learning methods. Under the same parameter conditions, this method shows a 75% and 70.59% improvement in training convergence speed on two datasets. Furthermore, through visualization studies, it is found that the model effectively captures key data features during training and establishes a clear association between these features and their corresponding categories. This study conffrms that the employment of quantum algorithms enhances the model's ability to handle complex classiffcation problems.
- Abstract（参考訳）: 量子情報からニューラルネットワークへのアルゴリズムの統合は、様々な領域において前例のない進歩を可能にしている。
それでも、画像分類への量子機械学習アルゴリズムの適用は、変分量子回路のような従来のアーキテクチャに大きく依存している。
これらのモデルの性能はパラメータのスケールと密接に結びついており、パラメータのかなりの需要は計算資源の制限や計算時間の増加に繋がる可能性がある。
本稿では,変分回路の4層のみによる効率的な分類性能を実現し,計算コストを大幅に削減するLan Classical-Quantum Hybrid Neural Network (LCQHNN)を提案する。
LCQHNNを公開データセット上の画像分類タスクに適用し、データセット上での分類精度99.02%を実現し、従来のディープラーニング手法よりも5.07%向上した。
同じパラメータ条件下では、2つのデータセット上でのトレーニング収束速度は75%と70.59%改善した。
さらに、可視化研究により、学習中に重要なデータの特徴を効果的に捉え、これらの特徴とそれに対応するカテゴリとの明確な関連性を確立することが判明した。
この研究は、量子アルゴリズムの利用により、複雑な分類問題に対処するモデルの能力が向上することを示している。
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