회전 불변 변분 양자 회로를 이용한 이미지 분류

المفاهيم الأساسية

본 연구는 4중 회전 대칭성을 가진 이미지 분류 문제에 대해 회전 불변 변분 양자 회로 아키텍처를 제안한다. 기하학적 접근법을 통해 모델의 성능이 향상되는 것을 실험적으로 관찰하였다.

الملخص

본 연구는 4중 회전 대칭성을 가진 이미지 분류 문제에 대해 회전 불변 변분 양자 회로 아키텍처를 제안한다.

• 데이터 인코딩 방법으로 각도 인코딩을 사용하였으며, 이를 통해 데이터 재업로딩 기법을 적용할 수 있었다.
• 회전 대칭성을 나타내는 양자 게이트를 대칭화하여 회전 불변 변분 양자 회로를 구축하였다.
• 합성 데이터셋을 이용하여 제안한 모델과 다른 두 가지 아키텍처를 비교 실험하였다.
• 기하학적 접근법을 사용한 모델이 다른 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
• 더 큰 이미지를 처리하기 위해 회전 불변 컨볼루션 연산을 제안하였다.

الإحصائيات

이미지 분류 문제에서 회전 불변 변분 양자 회로가 다른 모델에 비해 더 낮은 손실 값을 달성하였다.
회전 불변 모델은 훈련 및 테스트 세트에서 더 높은 성능 지표를 보였다.
데이터 재업로딩 레이어 수를 늘릴수록 모든 모델의 근사 능력이 향상되었다.

اقتباسات

없음

الرؤى الأساسية المستخلصة من

Image Classification with Rotation-Invariant Variational Quantum Circuits

by Paul... في arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15031.pdf

استفسارات أعمق

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