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Klassifikation von Bildern mit rotationsinvarianten variationellen Quantenschaltkreisen


Core Concepts
Ein rotationsinvariantes Architektur für variationelle Quantenklassifikatoren wird eingeführt, um ein modell zu erstellen, das gegenüber C4-Rotationssymmetrie der Bildlabels invariant ist. Der äquivalente Schaltkreis wird mit zwei anderen Architekturen verglichen, und es wird experimentell beobachtet, dass der geometrische Ansatz die Leistung des Modells verbessert.
Abstract
Der Artikel beschreibt die Entwicklung eines Variationellen Quantenklassifikators (VQC), der gegenüber 4-facher Rotationssymmetrie der Bildlabels invariant ist. Zunächst wird das allgemeine Schema von VQCs erläutert und die Grundlagen des Geometrischen Quantenmaschinenlernens (GQML) zusammengefasst. Dann wird die konkrete Anwendung der Methodik beschrieben: Es wird ein synthetischer Bilddatensatz mit T- und L-Tetrominoes vorgestellt, der eine 4-fache Rotationssymmetrie aufweist. Die Winkelcodierung als Datenencodierungsmethode wird erklärt und deren Repräsentation der Rotationssymmetrie hergeleitet. Der Entwurf des äquivalenten VQC-Schaltkreises wird detailliert beschrieben, bei dem die Quantengatter durch Anwendung der Twirling-Formel symmetrisiert werden. Die Leistung des äquivalenten Modells wird mit zwei anderen Architekturen verglichen, wobei gezeigt wird, dass der geometrische Ansatz die Leistung deutlich verbessert. Abschließend wird eine äquivalente Faltungsoperation vorgeschlagen, um das Modell auf größere Bilder zu erweitern.
Stats
Die Größe der Bilder beträgt 4x4 Pixel. Die Anzahl der Qubits im Quantenschaltkreis ist 16. Die Anzahl der optimierbaren Parameter im äquivalenten Modell ist 12nl, wobei nl die Anzahl der Datenwiedereingabeebenen ist. Die Anzahl der optimierbaren Parameter im nicht-äquivalenten Modell ist ebenfalls 12nl. Die Anzahl der optimierbaren Parameter im Basic Entangler Modell ist 16*nl.
Quotes
"Ein C4-invarianter Variationeller Quantenklassifikator wird entworfen. Eine detaillierte Erklärung der verwendeten Methodik sowie ein Benchmarking und ein Vergleich mit zwei anderen Architekturen werden präsentiert." "Ein C4-äquivalenter Faltungsvorgang wird vorgeschlagen, um das labelinvariante Quantenmodell für großskalige Mehrkanal-Bilder zu erweitern."

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Datenencodierung weiter optimieren, um die Anzahl der benötigten Qubits zu reduzieren und größere Bilder zu verarbeiten?

Um die Datenencodierung zu optimieren und die Anzahl der benötigten Qubits zu reduzieren, insbesondere für die Verarbeitung größerer Bilder, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden: Dichte Winkelcodierung: Anstelle der einfachen Winkelcodierung könnte eine dichtere Winkelcodierung verwendet werden, bei der mehrere Merkmale in den Phasen der Qubits codiert werden. Dies würde die Anzahl der Qubits reduzieren, die für die Darstellung der Merkmale benötigt werden. Farbkanäle effizient codieren: Um Farbkanäle in die Quantenschaltung einzubetten, könnten parallele Schaltungen für jeden Farbkanal verwendet werden, die zwischen ihnen verschränkt sind. Eine geeignete Codierungsmethode müsste gewählt werden, um die Symmetriebeziehungen der Daten beizubehalten. Dimensionalitätsreduktion: Durch die Verwendung von Techniken wie PCA oder Autoencodern könnte die Dimensionalität der Eingabedaten reduziert werden, um sie besser an die Größe der verfügbaren Quantenschaltung anzupassen.

Wie könnte man das Modell für Mehrklassenklassifikation erweitern und dabei die Symmetriebeziehungen der Daten erhalten?

Um das Modell für Mehrklassenklassifikation zu erweitern und dabei die Symmetriebeziehungen der Daten zu erhalten, könnten folgende Schritte unternommen werden: Mehrere Ausgabeneuronen: Für jede Klasse könnte ein separates Ausgabeneuron im Modell verwendet werden, um die Mehrklassenklassifikation zu ermöglichen. Symmetrische Observable: Eine geeignete Observable müsste gewählt werden, die die Symmetriebeziehungen der Daten beibehält und gleichzeitig die Klassifizierung für mehrere Klassen ermöglicht. Trainingsdaten erweitern: Durch die Erweiterung des Trainingsdatensatzes um mehr Klassen könnten die Modelle auf die Klassifizierung mehrerer Klassen vorbereitet werden, während die Symmetriebeziehungen beibehalten werden.

Wie könnte man die Leistung des Modells in Gegenwart von Rauschen in realen Quantengeräten untersuchen?

Um die Leistung des Modells in Gegenwart von Rauschen in realen Quantengeräten zu untersuchen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Quantenhardware verwenden: Das Modell könnte auf realen Quantengeräten implementiert und ausgeführt werden, um die Auswirkungen von Rauschen auf die Leistung zu beobachten. Rauschmodelle einbeziehen: Durch die Integration von Rauschmodellen in die Simulationen könnte die Auswirkung von Rauschen auf die Quantenoperationen und die Leistung des Modells untersucht werden. Fehlerkorrekturmechanismen: Die Implementierung von Fehlerkorrekturmechanismen in das Modell könnte dazu beitragen, die Auswirkungen von Rauschen zu mildern und die Leistung in realen Quantengeräten zu verbessern.
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