論文の概要: Quantum Down Sampling Filter for Variational Auto-encoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06259v3
• Date: Thu, 06 Mar 2025 23:10:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-10 15:01:10.425833
• Title: Quantum Down Sampling Filter for Variational Auto-encoder
• Title（参考訳）: 変分オートエンコーダ用量子ダウンサンプリングフィルタ
• Authors: Farina Riaz, Fakhar Zaman, Hajime Suzuki, Sharif Abuadbba, David Nguyen,
• Abstract要約: 変分オートエンコーダ(VAE)は、生成モデリングと画像再構成の基礎となる。 本研究では,量子変分オートエンコーダ(Q-VAE)のハイブリッドモデルを提案する。 Q-VAEはエンコーダに量子符号化を統合し、完全に接続された層を利用して意味のある表現を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.504868948270058
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Variational autoencoders (VAEs) are fundamental for generative modeling and image reconstruction, yet their performance often struggles to maintain high fidelity in reconstructions. This study introduces a hybrid model, quantum variational autoencoder (Q-VAE), which integrates quantum encoding within the encoder while utilizing fully connected layers to extract meaningful representations. The decoder uses transposed convolution layers for up-sampling. The Q-VAE is evaluated against the classical VAE and the classical direct-passing VAE, which utilizes windowed pooling filters. Results on the MNIST and USPS datasets demonstrate that Q-VAE consistently outperforms classical approaches, achieving lower Fr\'echet inception distance scores, thereby indicating superior image fidelity and enhanced reconstruction quality. These findings highlight the potential of Q-VAE for high-quality synthetic data generation and improved image reconstruction in generative models.
• Abstract（参考訳）: 可変オートエンコーダ(VAE)は、生成モデリングと画像再構成に基本的であるが、その性能は、しばしば再構成における高い忠実性を維持するのに苦労する。 本研究では,完全連結層を利用して有意義な表現を抽出しながら,エンコーダ内に量子符号化を統合するハイブリッドモデルQ-VAEを提案する。 デコーダはアップサンプリングに変換畳み込み層を使用する。 Q-VAEは、窓付きプールフィルタを用いた古典的VAEおよび古典的直接通過VAEに対して評価される。 MNISTおよびUSPSデータセットの結果、Q-VAEは古典的アプローチを一貫して上回り、Fr'echet開始距離スコアが低くなり、画像の忠実度が向上し、再構成品質が向上することを示した。 これらの結果は、高品質な合成データ生成のためのQ-VAEの可能性を強調し、生成モデルにおける画像再構成を改善した。

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