論文の概要: Noisy HQNNs: A Comprehensive Analysis of Noise Robustness in Hybrid Quantum Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.03378v1
• Date: Tue, 06 May 2025 09:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-07 18:50:11.318665
• Title: Noisy HQNNs: A Comprehensive Analysis of Noise Robustness in Hybrid Quantum Neural Networks
• Title（参考訳）: 混成量子ニューラルネットワークにおけるノイズロバスト性の包括的解析
• Authors: Tasnim Ahmed, Alberto Marchisio, Muhammad Kashif, 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、量子コンピューティングの有望な可能性を提供する。 ノイズ干渉による理想的な性能を実現する上で,ノイズ中規模量子デバイス(NISQ)の限界は大きな課題をもたらす。 本稿では,2つのHQNNアルゴリズム,量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)と準畳み込みニューラルネットワーク(QuanNN)を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2435928520499635
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hybrid Quantum Neural Networks (HQNNs) offer promising potential of quantum computing while retaining the flexibility of classical deep learning. However, the limitations of Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices introduce significant challenges in achieving ideal performance due to noise interference, such as decoherence, gate errors, and readout errors. This paper presents an extensive comparative analysis of two HQNN algorithms, Quantum Convolutional Neural Network (QCNN) and Quanvolutional Neural Network (QuanNN), assessing their noise resilience across diverse image classification tasks. We systematically inject noise into variational quantum circuits using five quantum noise channels: Phase Flip, Bit Flip, Phase Damping, Amplitude Damping, and Depolarizing Noise. By varying noise probabilities from 0.1 to 1.0, we evaluate the correlation between noise robustness and model behavior across different noise levels. Our findings demonstrate that different noise types and levels significantly influence HQNN performance. The QuanNN shows robust performance across most noise channels for low noise levels (0.1 - 0.4), but succumbs to diverse effects of depolarizing and amplitude damping noise at probabilities between (0.5 - 1.0). However, the QuanNN exhibits robustness to bit flip noise at high probabilities (0.9 - 1.0). On the other hand, the QCNN tends to benefit from the noise injection by outperforming noise-free models for bit flip, phase flip, and phase damping at high noise probabilities. However, for other noise types, the QCNN shows gradual performance degradation as noise increases. These insights aim to guide future research in error mitigation strategies to enhance HQNN models in the NISQ era.
• 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、古典的なディープラーニングの柔軟性を維持しながら、量子コンピューティングの有望な可能性を提供する。 しかし、ノイズ干渉、ゲートエラー、読み出し誤差などのノイズ干渉による理想的な性能を実現する上で、ノイズ中間量子デバイス(NISQ)の限界は大きな課題をもたらす。 本稿では,2つのHQNNアルゴリズム,量子畳み込みニューラルネットワーク (QCNN) と準畳み込みニューラルネットワーク (QuanNN) を比較し,様々な画像分類タスクにおけるノイズ耐性を評価する。 5つの量子ノイズチャンネル(位相フリップ、ビットフリップ、位相ダンピング、振幅ダンピング、非分極ノイズ)を用いて、変動量子回路にノイズを系統的に注入する。 ノイズ確率を0.1から1.0に変化させることで,ノイズの頑健度とモデル挙動の相関性を評価する。 その結果,様々なノイズの種類やレベルがHQNNの性能に大きく影響していることが判明した。 QuanNNは低騒音レベル(0.1～0.4)のほとんどのノイズチャネルで頑健な性能を示すが、0.5～1.0の確率で非偏極化と振幅減衰ノイズの多様な効果に寄与する。 しかし、QuanNNは高い確率 (0.9 - 1.0) でビットフリップノイズに対して堅牢性を示す。 一方、QCNNは、高雑音確率でビットフリップ、位相フリップ、位相減衰のノイズフリーモデルより優れたノイズ注入の恩恵を受ける傾向にある。 しかし、他のノイズタイプでは、QCNNはノイズの増加に伴って徐々に性能が低下する。 これらの知見は, NISQ時代のHQNNモデルを強化するために, エラー軽減戦略の今後の研究を導くことを目的としている。

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