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任意のデータ次元に対応可能な量子畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャの最適化


コアコンセプト
量子畳み込みニューラルネットワーク(QCNN)は、量子機械学習の有望なアプローチであり、量子データと古典データの両方の分析に新しい方向性を開いている。しかし、古典データに適用する際の制限がある。提案手法は、量子リソースの最適な割り当てを通じて、任意のデータ次元に対応可能なQCNNアーキテクチャを設計する。
抽象
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。 レイヤー単位の量子ビットパディング: 奇数個の量子ビットを持つレイヤーに補助量子ビットを追加する 補助量子ビットの数は、奇数個のレイヤーの数に等しい 単一の補助量子ビットパディング: 1つの補助量子ビットを再利用し、奇数個のレイヤーすべてに適用する 補助量子ビットの数は1つに抑えられる 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。
統計
量子ビットの数が2の累乗でない場合、古典的なデータパディング手法では2m - Kの補助量子ビットが必要となる。 一方、スキッププーリング手法では補助量子ビットは不要だが、回路深さがPm-1 i=1 Yiliだけ増加する。
引用
なし

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