論文の概要: Exploring the Potential of QEEGNet for Cross-Task and Cross-Dataset Electroencephalography Encoding with Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00080v2
• Date: Tue, 04 Mar 2025 17:54:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:21:03.831959
• Title: Exploring the Potential of QEEGNet for Cross-Task and Cross-Dataset Electroencephalography Encoding with Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習を用いたクロスタスクおよびクロスデータセット脳波符号化のためのQEEGNetの可能性を探る
• Authors: Chi-Sheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Huan-Hsin Tseng,
• Abstract要約: 量子機械学習(QML)の最近の進歩は、EEG分析を強化する新たな機会を提供する。 我々は、量子層を組み込んだハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-EEGNet(QEEGNet)をEEGNetに拡張する。 我々の評価は、様々な学習シナリオにおけるQEEGNetの性能を評価する、多様な認知タスクと運動タスクのデータセットにまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0991097627057576
• License:
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is widely used in neuroscience and clinical research for analyzing brain activity. While deep learning models such as EEGNet have shown success in decoding EEG signals, they often struggle with data complexity, inter-subject variability, and noise robustness. Recent advancements in quantum machine learning (QML) offer new opportunities to enhance EEG analysis by leveraging quantum computing's unique properties. In this study, we extend the previously proposed Quantum-EEGNet (QEEGNet), a hybrid neural network incorporating quantum layers into EEGNet, to investigate its generalization ability across multiple EEG datasets. Our evaluation spans a diverse set of cognitive and motor task datasets, assessing QEEGNet's performance in different learning scenarios. Experimental results reveal that while QEEGNet demonstrates competitive performance and maintains robustness in certain datasets, its improvements over traditional deep learning methods remain inconsistent. These findings suggest that hybrid quantum-classical architectures require further optimization to fully leverage quantum advantages in EEG processing. Despite these limitations, our study provides new insights into the applicability of QML in EEG research and highlights challenges that must be addressed for future advancements.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)は脳活動の分析に神経科学や臨床研究に広く用いられている。 EEGNetのようなディープラーニングモデルは、EEG信号を復号することに成功したが、データ複雑さ、オブジェクト間のばらつき、ノイズの堅牢性に悩まされることが多い。 量子機械学習(QML)の最近の進歩は、量子コンピューティングのユニークな性質を活用することにより、EEG分析を強化する新たな機会を提供する。 本研究では,電子層をEEGNetに組み込んだハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-EEGNet(QEEGNet)を拡張し,その一般化能力について検討する。 我々の評価は、様々な学習シナリオにおけるQEEGNetの性能を評価する、多様な認知タスクと運動タスクのデータセットにまたがる。 実験結果によると、QEEGNetは競争性能を示し、特定のデータセットで堅牢性を維持するが、従来のディープラーニング手法よりも改善は相容れない。 これらの結果は、ハイブリッド量子古典アーキテクチャは、EEG処理における量子アドバンテージを完全に活用するためにさらなる最適化を必要とすることを示唆している。 これらの制限にもかかわらず、脳波研究におけるQMLの適用性に関する新たな知見を提供し、今後の進歩に対処しなければならない課題を強調している。

関連論文リスト

• Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection [3.9554540293311864]
  本稿では、量子ベイズネットワーク(QBN)を用いて、不均衡なデータセットを分類する新しいベイズアプローチを提案する。 量子拡張を古典的な機械学習アーキテクチャに統合するという課題を効果的に解決する。 本研究は, 異常の検出・分類において重要な進歩を示し, より効果的かつ正確な環境モニタリング・管理に寄与している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T15:44:26Z)
• Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
  我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。 この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。 我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-13T12:03:39Z)
• From Graphs to Qubits: A Critical Review of Quantum Graph Neural Networks [56.51893966016221]
  量子グラフニューラルネットワーク(QGNN)は、量子コンピューティングとグラフニューラルネットワーク(GNN)の新たな融合を表す。 本稿では,QGNNの現状を批判的にレビューし,様々なアーキテクチャを探求する。 我々は、高エネルギー物理学、分子化学、ファイナンス、地球科学など多種多様な分野にまたがる応用について論じ、量子的優位性の可能性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T22:53:14Z)
• Problem-Dependent Power of Quantum Neural Networks on Multi-Class Classification [83.20479832949069]
  量子ニューラルネットワーク(QNN)は物理世界を理解する上で重要なツールとなっているが、その利点と限界は完全には理解されていない。 本稿では,多クラス分類タスクにおけるQCの問題依存力について検討する。 我々の研究はQNNの課題依存力に光を当て、その潜在的なメリットを評価するための実践的なツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-29T10:46:40Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• quEEGNet: Quantum AI for Biosignal Processing [16.42183040840934]
  生体信号処理アプリケーションのための古典的なディープラーニング手法を支援するために,新しい量子機械学習(QML)フレームワークを導入する。 本稿では、変動量子回路(VQC)を脳波(EEG)、筋電図(EMG)、脳波(ECoG)分析のためのディープニューラルネットワーク(DNN)に統合するハイブリッド量子古典ニューラルネットワークモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T01:59:24Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Hybrid Quantum-Classical Graph Convolutional Network [7.0132255816377445]
  本研究は、HEPデータを学習するためのハイブリッド量子古典グラフ畳み込みネットワーク(QGCNN)を提供する。 提案フレームワークは,パラメータ数の観点から,古典的多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークの優位性を示す。 テスト精度に関して、QGCNNは、同じHEPデータセット上の量子畳み込みニューラルネットワークと同等のパフォーマンスを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T16:02:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。