論文の概要: Computational Advantage in Hybrid Quantum Neural Networks: Myth or Reality?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04991v2
• Date: Fri, 13 Dec 2024 19:59:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:49:52.717827
• Title: Computational Advantage in Hybrid Quantum Neural Networks: Myth or Reality?
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラルネットワークにおける計算アドバンテージ:神話か現実か?
• Authors: Muhammad Kashif, Alberto Marchisio, Muhammad Shafique,
• Abstract要約: ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(HQNN)は、計算性能を向上させる可能性に注目されている。 量子層は純粋に古典的なモデルよりも計算上の優位性を提供しますか? 本稿では,従来のモデルとハイブリッドモデルがアーキテクチャの複雑さを増す問題にどのように適応するかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.635820333232683
• License:
• Abstract: Hybrid Quantum Neural Networks (HQNNs) have gained attention for their potential to enhance computational performance by incorporating quantum layers into classical neural network (NN) architectures. However, a key question remains: Do quantum layers offer computational advantages over purely classical models? This paper explores how classical and hybrid models adapt their architectural complexity to increasing problem complexity. Using a multiclass classification problem, we benchmark classical models to identify optimal configurations for accuracy and efficiency, establishing a baseline for comparison. HQNNs, simulated on classical hardware (as common in the Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) era), are evaluated for their scaling of floating-point operations (FLOPs) and parameter growth. Our findings reveal that as problem complexity increases, HQNNs exhibit more efficient scaling of architectural complexity and computational resources. For example, from 10 to 110 features, HQNNs show an 53.1% increase in FLOPs compared to 88.1% for classical models, despite simulation overheads. Additionally, the parameter growth rate is slower in HQNNs (81.4%) than in classical models (88.5%). These results highlight HQNNs' scalability and resource efficiency, positioning them as a promising alternative for solving complex computational problems.
• Abstract（参考訳）: ハイブリッド量子ニューラルネットワーク(HQNN)は、古典的ニューラルネットワーク(NN)アーキテクチャに量子層を組み込むことで、計算性能を向上させる可能性に注目されている。 しかし、重要な疑問は残る: 量子層は純粋に古典的なモデルよりも計算上の優位性を提供するか? 本稿では,従来のモデルとハイブリッドモデルがアーキテクチャの複雑さを増す問題にどのように適応するかを考察する。 多クラス分類問題を用いて、従来のモデルを用いて、精度と効率の最適設定を同定し、比較基準を確立する。 古典的ハードウェア(NISQ時代によく見られる)を模擬したHQNNを,浮動小数点演算(FLOP)とパラメータ成長のスケーリングにより評価した。 問題の複雑さが増大するにつれて、HQNNはより効率的なアーキテクチャの複雑さと計算資源のスケーリングを示します。 例えば、10から110の機能は、シミュレーションオーバーヘッドにもかかわらず、HQNNは従来のモデルでは88.1%に対して、FLOPは53.1%増加した。 さらに、HQNN(81.4%)ではパラメータの成長率が古典モデル(88.5%)よりも遅い。 これらの結果はHQNNのスケーラビリティとリソース効率を強調し、複雑な計算問題を解くための有望な代替手段として位置づけている。

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