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  1. 研究報告
  2. 量子ソフトウェア(QS)
  3. 2024
  4. 2024-QS-011

量子オートエンコーダーを活用した画像分類

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233685
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233685
6c23284a-ffe5-4970-b98b-bbf386eae1ef
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-QS24011011.pdf IPSJ-QS24011011.pdf (1.1 MB)
 2026年3月21日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, QS:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-21
タイトル
タイトル 量子オートエンコーダーを活用した画像分類
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
お茶の水女子大学
著者所属
お茶の水女子大学/東北大学大学院
著者所属(英)
en
Ochanomizu University
著者所属(英)
en
Ochanomizu University / Tohoku University
著者名 朝岡, 日向子

× 朝岡, 日向子

朝岡, 日向子

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工藤, 和恵

× 工藤, 和恵

工藤, 和恵

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 量子コンピュータを機械学習へ適用することによって,従来の手法を大幅に超える高速化が期待されている.近年は,画像分類タスクへのゲート型量子コンピュータ導入も提案されている.既存のアプローチとしては,量子畳み込みニューラルネットワークなど,学習の一部を量子回路で実行する量子-古典ハイブリッドのアルゴリズムの提案が多い.NISQ 時代の量子コンピュータには,そのようなアプローチが適していると考えられている.しかし,量子効果を機械学習へ存分に活かすために,学習過程の大部分を量子回路で担う提案にも重要性があると考える.例えば,量子オートエンコーダー(QAE)は回路に入力された画像情報を圧縮したのちに復元し,量子回路のみで効果的な特徴抽出ができることを示した.そこで本研究では QAE を画像分類タスクに応用する新たなアプローチを提案する.QAE は本来画像の情報復元を目的としているが,画像のラベル情報を復元するように回路を学習させることによって,判別モデルとして活用する.本論文では,提案手法の有効性の検証として,画像データの二値分類実験を行い,その結果を提示する.達成された精度とともに,提案手法の効果や今後の課題についても考察を深める.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12894105
書誌情報 研究報告量子ソフトウェア(QS)

巻 2024-QS-11, 号 11, p. 1-7, 発行日 2024-03-21
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2435-6492
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 10:01:24.129711
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