論文の概要: A Quantum Neural Network Transfer-Learning Model for Forecasting Problems with Continuous and Discrete Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07633v1
• Date: Tue, 04 Mar 2025 22:38:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.305414
• Title: A Quantum Neural Network Transfer-Learning Model for Forecasting Problems with Continuous and Discrete Variables
• Title（参考訳）: 連続変数と離散変数の予測問題に対する量子ニューラルネットワーク変換学習モデル
• Authors: Ismael Abdulrahman,
• Abstract要約: 本研究では,予測問題に対する伝達学習手法として設計した連続可変量子ニューラルネットワーク(CV-QNN)モデルを提案する。 提案した量子技術は、たった8つのトレーニング可能なパラメータと、絡み合うための2本のワイヤを持つ単一の量子層と、10個の量子ゲートを持つ単純な構造を特徴としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces a continuous-variable quantum neural network (CV-QNN) model designed as a transfer-learning approach for forecasting problems. The proposed quantum technique features a simple structure with only eight trainable parameters, a single quantum layer with two wires to create entanglement, and ten quantum gates, hence the name QNNet10, effectively mimicking the functionality of classical neural networks. A notable aspect is that the quantum network achieves high accuracy with random initialization after a single iteration. This pretrained model is innovative as it requires no training or parameter tuning when applied to new datasets, allowing for parameter freezing while enabling the addition of a final layer for fine-tuning. Additionally, an equivalent discrete-variable quantum neural network (DV-QNN) is presented, structured similarly to the CV model. However, analysis shows that the two-wire DV model does not significantly enhance performance. As a result, a four-wire DV model is proposed, achieving comparable results but requiring a larger and more complex structure with additional gates. The pretrained model is applied to five forecasting problems of varying sizes, demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,予測問題に対する伝達学習手法として設計した連続可変量子ニューラルネットワーク(CV-QNN)モデルを提案する。 提案した量子技術は、訓練可能なパラメータがたった8つ、絡み合うために2本のワイヤを持つ単一の量子層、そして10個の量子ゲートを持つ単純な構造を特徴としている。 特筆すべき点は、量子ネットワークが単一反復後のランダム初期化によって高い精度を達成することである。 この事前訓練されたモデルは、新しいデータセットに適用する際にトレーニングやパラメータチューニングを必要とせず、パラメータ凍結を可能にし、微調整のための最終レイヤの追加を可能にするため、革新的だ。 さらに、CVモデルと同様に構成された等価な離散可変量子ニューラルネットワーク(DV-QNN)が提示される。 しかし,2線DVモデルでは性能が著しく向上しないことがわかった。 結果として、4本のワイヤDVモデルが提案され、同等の結果が得られたが、追加のゲートを持つより大きく複雑な構造が必要である。 事前学習されたモデルは、様々なサイズの5つの予測問題に適用され、その有効性を示す。

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