高维数据分类中的混合量子神经网络

Dec, 2023

高维数据分类中的混合量子神经网络

Hybrid Quantum Neural Network in High-dimensional Data Classification

Hao-Yuan Chen, Yen-Jui Chang, Shih-Wei Liao, Ching-Ray Chang

TL;DR该研究探索了量子深度学习模型在解决传统深度学习模型难以处理的具有挑战性的机器学习问题方面的潜力。我们介绍了一种新型模型架构，将经典卷积层与量子神经网络相结合，旨在超越现有最先进的准确性，同时保持紧凑的模型尺寸。该实验对来自 Bird-CLEF 2021 数据集的高维音频数据进行分类，我们的评估重点关注训练持续时间、模型准确性和总模型尺寸等关键指标。这项研究证明了量子机器学习在增强机器学习任务和解决当今实际机器学习挑战方面的潜力。

Abstract

The research explores the potential of quantum deep learning models to address challenging machine learning problems that classical deep learning models find difficult to tackle. We introduce a novel model architecture that combines →

quantum deep learning classical convolutional layers quantum neural network high-dimensional audio data machine learning challenges

发现论文，激发创造

量子机器学习用于图像分类

本研究提出了两种混合量子 - 经典模型：具有平行量子层的神经网络和具有量子卷积层的神经网络，它们解决了图像分类问题。其中我们提出的混合量子方法在 MNIST 数据集上展现了超过 99% 的准确率。这表明将量子效应应用于传统经典模型可以进一步提高图像识别和分类的能力，并为医疗保健、安全和市场营销等各个领域提供有前途的方法。

Apr, 2023

多尺度特征融合量子深度卷积神经网络用于文本分类

提出了一种基于量子卷积的全新量子神经网络模型，该模型通过引入多尺度特征融合机制和量子深度卷积来提高模型性能，并通过实验证明其在文本分类任务上优于现有量子神经网络模型，同时在使用更少参数的情况下提高了测试精度。

May, 2024

混合量子 - 经典卷积神经网络

本文提出了一种混合量子 - 经典卷积神经网络框架（QCCNN），它结合了卷积神经网络的重要特征以及量子计算特有的优势，适用于当前嘈杂的中尺度量子计算机，并通过 Tetris 数据集的分类任务证明了其优越性能。

Nov, 2019

交互层的量子卷积神经网络用于经典数据的分类

该研究介绍了一种使用三量子比特相互作用增加网络表达能力和纠缠能力的量子卷积网络，通过对 MNIST、Fashion MNIST 和 Iris 数据集进行二分类和多分类，发现其性能超越了现有的最先进方法。

Jul, 2023

量子与经典神经网络模型在图像分类任务中的比较

研究了用于手写数字 MNIST 数据集分类问题的混合量子 - 经典神经网络的性能，结果表明虽然模拟时间较长，但是该模型优于传统网络，达到更好的收敛性和高的训练和测试精度。

Aug, 2021

多类量子卷积神经网络

使用 PennyLane 实现的量子卷积神经网络（QCNN）通过参数化量子电路优化来最小化交叉熵损失，用于经典数据的多类分类，在 MNIST 数据集上的实验结果表明，对于 4 类问题，性能略低于经典 CNN，但对于更多类别的问题，量子卷积神经网络表现出更好的性能。

Apr, 2024

针对任意数据维度优化量子卷积神经网络结构

该论文介绍了一个能够处理任意输入数据维度的量子卷积神经网络 (QCNN) 架构，优化了量子资源的分配，达到了优秀的分类性能，同时最小化了资源开销，为噪声和不完美情况下可靠量子计算提供了最佳解决方案。

Mar, 2024

量子卷积神经网络（QCNN）教程

本研究探讨了在量子计算环境中使用多尺度纠缠重整化 ANSATZ 计算的量子卷积神经网络 (QCNN) 和将 QCNN 层添加到现有的 CNN 学习模型中以提高性能的方法，并通过与 TensorFlow Quantum 平台中使用的 MNIST 数据集的训练验证了 QCNN 模型的高效学习能力。

Sep, 2020

量子神经网络用于量子神经计算

本研究提出了一种新的量子神经网络模型，使用实际存在的环境诱导的退相干的量子系统上的 (经典控制的) 单量子比特操作和测量，从而极大地降低了物理实现的难度。该模型在手写数字识别和其他非线性分类任务中具有优异的非线性分类能力和对噪声的鲁棒性。

May, 2023

量子图卷积神经网络

本文提出基于量子参数电路的新型量子图卷积神经网络（QGCN）模型，利用量子系统的计算能力实现传统机器学习中的图分类任务，并在图数据集上呈现了良好的性能。

Jul, 2021