講演情報
[25p-71B-8]量子相認識に向けた量子畳み込みニューラルネットワークのチャネル注意機構の提案
〇ブディウタマ パトリア ゲッコ1,2、大門 俊介3、西 紘史1,2、金子 隆威4,5、大槻 東巳5、松下 雄一郎1,2,3 (1.Quemix、2.東工大、3.量研、4.早大、5.上智大)
キーワード：
量子機械学習,量子ニューラルネットワーク,量子コンピューティング
量子畳み込みニューラル ネットワーク (QCNNs) は、有望な量子機械学習アルゴリズムとして注目を集めています。 この研究では、量子ビットの測定に基づくチャネル注意機構をQCNNsに統合することを提案します。チャネル注目機構を導入することにより、QCNNsのトレーニングのコストを削減し、量子位相認識におけるパフォーマンスを向上させます。