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ニューラル ネットワークの量子手法と医用画像分類への応用

ジョナス・ランドマン1,2、ナタンシュ・マトゥール1,3、ユン・イボンナ・リー4、マーティン・ストラム4、スカンデル・カズダグリ1、アヌパムプラカシュ1、および Iordanis Kerenidis1,2

1QC Ware、パロアルト、米国およびパリ、フランス
2IRIF、CNRS – パリ大学、フランス
3インド工科大学ルールキー校、インド
4F. ホフマン ラ ロッシュ AG

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抽象

量子機械学習技術は、機械学習アプリケーションのパフォーマンスを潜在的に向上させる方法として提案されています。
この論文では、ニューラル ネットワークのための XNUMX つの新しい量子手法を紹介します。 XNUMX つ目は、直交行列乗算を実装するためのビルディング ブロックとしての量子ピラミッド回路に基づく、量子直交ニューラル ネットワークです。 このような直交ニューラル ネットワークをトレーニングするための効率的な方法を提供します。 新しいアルゴリズムは、従来のハードウェアと量子ハードウェアの両方について詳しく説明されており、どちらも以前に知られているトレーニング アルゴリズムよりも漸近的にスケーリングすることが証明されています。
XNUMX 番目の方法は、量子支援ニューラル ネットワークです。この方法では、量子コンピューターを使用して、従来のニューラル ネットワークの推論とトレーニングのための内積推定を実行します。
次に、現在の最先端の量子ハードウェアを使用して医用画像分類タスクに適用される広範な実験を提示し、実際の量子ハードウェアとシミュレーターの両方で、さまざまな量子手法を従来の手法と比較します。 私たちの結果は、量子ニューラル ネットワークと古典的ニューラル ネットワークが同様のレベルの精度を生成することを示しており、より優れた量子ハードウェアの出現を考えると、量子手法が視覚タスクの解決に役立つ可能性があることを裏付けています。

►BibTeXデータ

►参照

【1] アラム・ハーロー、アビナタン・ハシディム、セス・ロイド。 「線形方程式系の量子アルゴリズム」。 物理的レビューレター103、150502(2009)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.103.150502

【2] セス・ロイド、マスード・モーセニ、パトリック・レベントロスト。 「教師ありおよび教師なし機械学習のための量子アルゴリズム」(2013)。

【3] セス・ロイド、マスード・モーセニ、パトリック・レベントロスト。 「量子主成分分析」。 自然物理学 10、631–633 (2014)。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / nphys3029

【4] ヨルダニス・ケレニディスとアヌパム・プラカシュ。 「量子推薦システム」。 8th Innovations in Theoretical Computer Science Conference (ITCS 2017) 67, 49:1–49:21 (2017). URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.1603.08675.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.1603.08675

【5] ヨルダニス・ケレニディス、ジョナス・ランドマン、アレッサンドロ・ルオンゴ、アヌパム・プラカシュ。 「q-means: 教師なし機械学習のための量子アルゴリズム」. 神経情報処理システムの進歩 32。ページ 4136–4146。 Curran Associates、Inc.(2019)。 url:.
arXiv:1812.03584

【6] セス・ロイド、シルヴァーノ・ガルネローネ、パオロ・ザナルディ。 「データの位相的および幾何学的分析のための量子アルゴリズム」。 ネイチャーコミュニケーション7、1–7(2016)。 URL: doi.org/ 10.1038/ ncomms10138.
https:/ / doi.org/ 10.1038 / ncomms10138

【7] エドワード・ファリとハルトムート・ネヴェン。 「短期プロセッサ上の量子ニューラル ネットワークによる分類」(2018)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.1802.06002.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.1802.06002

【8] I ケレニディス、J ランドマン、A プラカシュ。 「深い畳み込みニューラル ネットワークの量子アルゴリズム」。 学習表現ICLRに関する第2019回国際会議(XNUMX)。
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.1911.01117

【9] J Allcock、CY Hsieh、I Kerenidis、および S Zhang。 「フィードフォワード ニューラル ネットワークの量子アルゴリズム」。 量子コンピューティングに関する ACM トランザクション 1 (1)、1-24 (2020)。
https:/ / doi.org/ 10.1145 / 3411466

【10] Iris Cong、Soonwon Choi、Mikhail D. Lukin。 「量子畳み込みニューラル ネットワーク」。 Nature Physics 15 (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41567-019-0648-8

【11] ヘクター・イヴァン・ガルシア・ヘルナンデス、レイムンド・トーレス・ルイス、グオ・ファ・サン。 「量子機械学習による画像分類」(2020)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2011.02831.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2011.02831

【12] Saurabh Kumar、Siddharth Dangwal、および Debanjan Bhowmik。 「「超圧縮エンコーディング」を備えたドレスされた量子ネットワークを使用した教師あり学習: アルゴリズムと量子ハードウェアベースの実装」(2020). URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2007.10242.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2007.10242

【13] 中地耕平と山本直樹。 「強化されたデータ分類のための量子半教師付き敵対的生成ネットワーク」(2020)。 url: doi.org/ 10.1038/ s41598-021-98933-6.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41598-021-98933-6

【14] ウィリアム・カペレッティ、レベッカ・エルバンニ、ホアキン・ケラー。 「多項量子分類器」(2020)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2007.14044.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2007.14044

【15] Vojtech Havlicek、Antonio D. Córcoles、Kristan Temme、Aram W. Harrow、Abhinav Kandala、Jerry M. Chow、および Jay M. Gambetta。 「量子強化特徴空間による教師あり学習」(2018)。 url: doi.org/ 10.1038/ s41586-019-0980-2.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41586-019-0980-2

【16] エドワード・グラント、マルチェロ・ベネデッティ、シュシャン・カオ、アンドリュー・ハラム、ジョシュア・ロックハート、ヴィッド・ストイェヴィッチ、アンドリュー・G・グリーン、シモーネ・セヴェリーニ。 「階層型量子分類器」(2018)。 url: doi.org/ 10.1038/ s41534-018-0116-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41534-018-0116-9

【17] ボバク・トゥシ・キアニ、アグネス・ヴィラニー、セス・ロイド。 「量子医用画像処理アルゴリズム」(2020)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2004.02036.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2004.02036

【18] マルコ・セレッソ、アンドリュー・アラスミス、ライアン・バブッシュ、サイモン・C・ベンジャミン、遠藤卓、藤井啓介、ジャロッド・R・マクリーン、御手洗浩介、シャオ・ユアン、ルカシュ・チンシオ 他「変分量子アルゴリズム」(2020)。 url: doi.org/ 10.1038/ s42254-021-00348-9.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s42254-021-00348-9

【19] キショール・バーティ、アルバ・セルヴェラ=リエルタ、ティ・ハ・キョウ、トビアス・ハウグ、サムナー・アルペリン=リー、アビナフ・アナンド、マティアス・デグルート、ヘルマンニ・ハイモネン、ヤコブ・S・コットマン、ティム・メンケ 他「ノイズの多い中規模の量子アルゴリズム」。 Modern Physics 94、015004 (2022) のレビュー。 URL: doi.org/ 10.1103/ RevModPhys.94.015004.
https:/ / doi.org/ 10.1103 / RevModPhys.94.015004

【20] モニーク・ノワール・フレイトゥールとポーラ・ブリト。 「古典的なデータモデルをはるかに超える: シンボリックデータ分析」. 統計分析とデータ マイニング: ASA データ サイエンス ジャーナル 4、157–170 (2011)。 URL: doi.org/ 10.1002/ sam.10112.
https:/ / doi.org/ 10.1002/ sam.10112

【21] Adrián Pérez-Salinas、Alba Cervera-Lierta、Elies Gil-Fuster、José I Latorre。 「ユニバーサル量子分類器のデータ再アップロード」。 クォンタム 4, 226 (2020). URL: doi.org/ 10.22331/ q-2020-02-06-226.
https:/​/​doi.org/​10.22331/​q-2020-02-06-226

【22] 御手洗浩介、根来誠、北川雅弘、藤井啓介。 「量子回路学習」。 フィジカル レビュー A 98、032309 (2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.98.032309

【23] Maria Schuld、Ville Bergholm、Christian Gogolin、Josh Izaac、Nathan Killoran。 「量子ハードウェアでの分析勾配の評価」。 フィジカル レビュー A 99、032331 (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.99.032331

【24] マリア・シュルドとフランチェスコ・ペトルシオーネ。 「カーネルメソッドとしての量子モデル」。 量子コンピューターによる機械学習。 217 ~ 245 ページ。 スプリンガー (2021)。

【25] Maria Schuld、Ryan Sweke、Johannes Jakob Meyer。 「変分量子機械学習モデルの表現力に対するデータ エンコーディングの影響」。 フィジカル レビュー A 103、032430 (2021)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032430

【26] アイリス・コン、チェ・スンウォン、ミハイル・D・ルーキン。 「量子畳み込みニューラル ネットワーク」。 自然物理学 15、1273–1278 (2019)。

【27] Jarrod R McClean、Sergio Boixo、Vadim N Smelyanskiy、Ryan Babbush、および Hartmut Neven。 「量子ニューラル ネットワークのトレーニング風景における不毛の台地」。 ネイチャーコミュニケーション9、1–6(2018)。 url: doi.org/ 10.1038/ s41467-018-07090-4.
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-018-07090-4

【28] カルロス・オルティス・マレロ、マリア・キーフェローバ、ネイサン・ウィーベ。 「もつれによって引き起こされる不毛の台地」。 PRX Quantum 2、040316 (2021)。 URL: doi.org/ 10.1103/ PRXQuantum.2.040316.
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PRXQuantum.2.040316

【29] マルコ・セレッソ、曽根明、タイラー・ヴォルコフ、ルカシュ・シンシオ、パトリック・J・コールズ。 「浅いパラメータ化された量子回路におけるコスト関数依存の不毛のプラトー」。 ネイチャーコミュニケーション 12, 1–12 (2021). url: doi.org/ 10.1038/ s41467-021-21728-w.
https:/ / doi.org/ 10.1038 / s41467-021-21728-w

【30] Kunal Sharma、Marco Cerezo、Lukasz Cincio、Patrick J Coles。 「散逸パーセプトロンベースの量子ニューラル ネットワークのトレーニング可能性」。 Physical Review Letters 128、180505(2022)。 URL: doi.org/ 10.1103/ PhysRevLett.128.180505.
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevLett.128.180505

【31] S Johri、S Debnath、A Mocherla、A Singh、A Prakash、J Kim、I Kerenidis。 「トラップされたイオン量子コンピューターでの最近接重心分類」(2021)。

【32] Kui Jia、Shuai Li、Yuxin Wen、Tongliang Liu、Dacheng Tao。 「直交ディープ ニューラル ネットワーク」。 パターン分析と機械知能に関する IEEE トランザクション (2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1109 / TPAMI.2019.2948352

【33] Jiayun Wang、Yubei Chen、Rudrasis Chakraborty、Stella X Yu。 「直交畳み込みニューラル ネットワーク」。 コンピュータ ビジョンとパターン認識に関する IEEE/CVF 会議の議事録。 11505 ~ 11515 ページ。 (2020)。
https:/ / doi.org/ 10.1109/ CVPR42600.2020.01152

【34] Nitin Bansal、Xiaohan Chen、Zhangyang Wang。 「深層ネットワークのトレーニングにおいて、直交性の正則化からさらに多くのことを得ることができるでしょうか?」. ニューラル情報処理システムの進歩 31 (2018).
https:/ / doi.org/ 10.5555 / 3327144.3327339

【35] Xiaohua Zhai、Alexander Kolesnikov、Neil Houlsby、Lucas Beyer。 「ビジョントランスフォーマーのスケーリング」(2021)。

【36] ヨルダニス・ケレニディスとアヌパム・プラカシュ。 「部分空間状態による量子機械学習」(2022)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2202.00054.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2202.00054

【37] セルジ・ラモス・カルデラー、アドリアン・ペレス・サリナス、ディエゴ・ガルシア・マルティン、カルロス・ブラボ・プリエト、ホルヘ・コルタダ、ジョルディ・プラナグマ、ホセ・I・ラトーレ。 「オプション価格付けへの量子単項アプローチ」(2019)。
https:/ / doi.org/ 10.1103 / PhysRevA.103.032414

【38] Nikodem Grzesiak、Reinhold Blümel、Kenneth Wright、Kristin M. Beck、Neal C. Pisenti、Ming Li、Vandiver Chaplin、Jason M. Amini、Shantanu Debnath、Jwo-Sy Chen、Yunseong Nam。 「トラップイオン量子コンピューターでの効率的な任意の同時もつれゲート」。 ナット コミュン、11 (2020)。
https:/​/​doi.org/​10.1038/​s41467-020-16790-9

【39] Alexander Zlokapa、Hartmut Neven、Seth Lloyd。 「幅広く深い古典的ニューラル ネットワークをトレーニングするための量子アルゴリズム」(2021 年)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.2107.09200.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.2107.09200

【40] マリオ・レスカノ・カサドとデビッド・マルティネス・ルビオ。 「ニューラル ネットワークにおける安価な直交制約: 直交およびユニタリ グループの単純なパラメーター化」. 機械学習に関する国際会議。 3794 ~ 3803 ページ。 PMLR (2019)。 URL: doi.org/ 10.48550/ arXiv.1901.08428.
https:/ / doi.org/ 10.48550 / arXiv.1901.08428

【41] Moshe Leshno、Vladimir Ya Lin、Allan Pinkus、Shimon Schocken。 「非多項式活性化関数を持つ多層フィードフォワード ネットワークは、任意の関数を近似できます」。 ニューラル ネットワーク 6、861–867 (1993)。
https:/​/​doi.org/​10.1016/​S0893-6080(05)80131-5

【42] ロバート・ヘクト=ニールセン。 「バックプロパゲーション ニューラル ネットワークの理論」。 知覚のためのニューラル ネットワーク。 65 ~ 93 ページ。 エルゼビア (1992)。
https:/ / doi.org/ 10.1109/ IJCNN.1989.118638

【43] ラウル・ロハス。 「逆伝播アルゴリズム」。 ニューラル ネットワーク。 149 ~ 182 ページ。 スプリンガー (1996)。
https:/​/​doi.org/​10.1007/​978-3-642-61068-4_7

【44] Jiancheng Yang、Rui Shi、Bingbing Ni。 「Medmnist 分類 2020 種競技: 医療画像分析のための軽量の automl ベンチマーク」(XNUMX 年)。
https:/ / doi.org/ 10.1109/ ISBI48211.2021.9434062

【45] ダニエル S. カーマニー、マイケル ゴールドバウム、他「画像ベースの深層学習による医学的診断と治療可能な疾患の特定」. セル、巻。 172、いいえ。 5、pp.1122 – 1131.e9、(2018)。
https:/ / doi.org/ 10.1016/ j.cell.2018.02.010

【46] ピン・チャンとビン・シェン。 「Deepdr 糖尿病性網膜症画像データセット (deepdrid)、「第 2 の糖尿病性網膜症 – グレーディングと画質評価の課題」」。 https:/ / isbi.deepdr.org/ data.html (2020).
https:/ / isbi.deepdr.org/ data.html~

【47] ノ・ヒョヌ、ユ・タクグン、ムン・ジョンファン、ハン・ボヒョン。 「ノイズによるディープ ニューラル ネットワークの正則化: その解釈と最適化」. NeurIPS (2017)。
https:/ / doi.org/ 10.5555 / 3295222.3295264

【48] シュエイン。 「オーバーフィッティングとその解決策の概要」。 ジャーナル オブ フィジックス: カンファレンス シリーズ。 ボリューム 1168、ページ 022022。IOP パブリッシング (2019)。
https:/​/​doi.org/​10.1088/​1742-6596/​1168/​2/​022022

【49] エル・アミン・チェラット、ヨルダニス・ケレニディス、ナタンシュ・マトゥール、ジョナス・ランドマン、マーティン・ストラム、ユン・イボンナ・リー。 「量子ビジョン トランスフォーマー」(2022 年)。

【50] スコットアーロンソン。 "詳細の閲覧"。 Nature Physics 11、291–293(2015)。
https:/ / doi.org/ 10.1038 / nphys3272

【51] マイケル・A・ニールセン。 「ニューラルネットワークとディープラーニング」. 決定プレス(2015)。

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