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/2503.07633v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 13:35:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:50:40.110438
• 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、タスク予測のための伝達学習手法として、単純で効果的な連続変数および離散変数量子ニューラルネットワーク(QNN)モデルを提案する。 CV-QNNは2つの量子ビットを持つ単一の量子層を備え、絡み合いを確立し、最小限の量子ゲートを使用する。 このモデルの凍結パラメータは、エネルギー消費、交通の流れ、気象条件、暗号通貨の価格予測など、様々な予測タスクにうまく適用されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This study introduces simple yet effective continuous- and discrete-variable quantum neural network (QNN) models as a transfer-learning approach for forecasting tasks. The CV-QNN features a single quantum layer with two qubits to establish entanglement and utilizes a minimal set of quantum gates, including displacement, rotation, beam splitter, squeezing, and a non-Gaussian cubic-phase gate, with a maximum of eight trainable parameters. A key advantage of this model is its ability to be trained on a single dataset, after which the learned parameters can be transferred to other forecasting problems with little to no fine-tuning. Initially trained on the Kurdistan load demand dataset, the model's frozen parameters are successfully applied to various forecasting tasks, including energy consumption, traffic flow, weather conditions, and cryptocurrency price prediction, demonstrating strong performance. Furthermore, the study introduces a discrete-variable quantum model with an equivalent 2- and 4-wire configuration and presents a performance assessment, showing good but relatively lower effectiveness compared to the continuous-variable model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、タスク予測のための伝達学習手法として、単純で効果的な連続変数および離散変数量子ニューラルネットワーク(QNN)モデルを提案する。 CV-QNNは、絡み合いを確立するために2つの量子ビットを持つ単一の量子層を備え、最大8つのトレーニング可能なパラメータを持つ、変位、回転、ビームスプリッタ、スクイーズ、非ガウス立方相ゲートを含む最小限の量子ゲートを使用する。 このモデルの主な利点は、1つのデータセットでトレーニングできることであり、その後、学習したパラメータを微調整をほとんど行わずに他の予測問題に転送することができる。 当初、クルディスタンの負荷需要データセットに基づいてトレーニングされ、エネルギー消費、交通の流れ、気象条件、暗号通貨の価格予測など、様々な予測タスクに凍結パラメーターがうまく適用され、高い性能を示す。 さらに、等価な2-および4-ワイヤ構成の離散変数量子モデルを導入し、性能評価を行い、連続変数モデルと比較して良いが比較的低い効果を示す。

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