本研究では、任意のデータ次元に対応可能なQCNNアーキテクチャを提案している。
まず、古典的なデータパディング手法と、量子ビットをスキップするプーリング手法の2つの基本的な手法を紹介している。
次に、提案手法として、量子ビットパディング手法を2つ提案している。
これらの提案手法は、量子リソースの最適な割り当てを実現し、回路深さの最小化と補助量子ビットの削減を両立する。
シミュレーション結果では、提案手法が分類精度を維持しつつ、量子リソースの使用を大幅に削減できることを示している。特に、単一の補助量子ビットパディング手法は、ノイズに対してより頑健な性能を示した。
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by Changwon Lee... at arxiv.org 03-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.19099.pdfDeeper Inquiries