ニューラルネットワークを量子コンピュータの考え方で改良する方法、Quantum Convolutional Neural Networksについて論文を読んでみた。
Quantum Convolutional Neural Networksを「量子畳み込みニューラルネットワーク」と考えればよいのだろうか。 畳み込みニューラルネットワークを量子コンピュータの考え方で変形して、量子コンピュータを使って解くためのネットワークらしい。
Our quantum convolutional neural network (QCNN) makes use of only O(log(N)) variational parameters for input sizes of N qubits, allowing for its efficient training and implementation on realistic, near-term quantum devices.
うーん、N量子ビットを入力して、どうしてのパラメータで畳み込みニューラルネットワークを作れるのか、まだ理解できていない。
[1810.03787] Quantum Convolutional Neural Networks
面白そうだから、という理由で読んでみたのだが、私の量子物理学の知識が無さすぎて何が何だか良く分からない。 私の手元には量子情報処理の本しか無いので、ネット上の情報に頼るしかなく、前提知識が無さすぎるのがかなりつらい。
一生懸命読んでみると、これまでの畳み込みニューラルネットワークの構造をそのままに、そこに量子ゲートを適用するという考え方のように見える。
畳み込み処理の部分はユニタリ行列を使った量子ゲートの適用、Pooling層の部分も同様にユニタリ行列を適用するらしい。
