画像分類：回転不変可変量子回路による

Concepts de base

Variational quantum algorithms are enhanced by geometric inductive bias to address trainability issues, leading to improved performance in image classification.

Résumé

I. Introduction:

• Quantum computing applications explored across various fields.
• Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) devices limit variational methods due to Barren Plateaus.

II. Preliminaries:

• Classification problem in machine learning explained.
• Variational Quantum Classifiers (VQC) composition detailed.

III. Methodology:

• Synthetic toy dataset generation for tetromino images with rotation label-symmetry.
• Angle encoding method for data representation in quantum circuits.
• Equivariant variational circuit design and training results comparison with other architectures.

IV. Conclusion:

• Proposal of equivariant convolution operation for larger image processing.
• Hybrid algorithm tested on public datasets showing promising results.

Stats

Variational quantum algorithmsはBarren Plateausの問題を解決するために幾何学的帰納バイアスを活用し、画像分類の性能向上を実現しています。

Citations

Idées clés tirées de

Image Classification with Rotation-Invariant Variational Quantum Circuits

by Paul... à arxiv.org 03-25-2024

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

Questions plus approfondies

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