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チャネルアテンション(Channel Attention)機構の量子機械学習への導入
注目する(Attention)、という概念は、知覚や理解を高める上で極めて重要な役割を果たす。目を閉じると聴覚が研ぎ澄まされるように、特定の物事に注意を向けることで、様々なプロセスの結果に大きな影響を与えることができる。機械学習の進化の過程で、科学者や研究者は様々な機械学習モデルに「注目する」機能を組み込んできた。
神経科学や人工知能の専門知識がなくても、私たちは日常生活で「注目すること」の重要性を直感的に理解できる。世界は複雑かつ抽象的であり、集中すること（特定の細部に注目することに等しい）によって、私たちの脳は世界の複雑さを単純化し、目の前の課題を解決する効率を高めることができる。
INTRODUCTION
古典機械学習モデルにおけるチャネルアテンション(Channel Attention)機構
機械学習の分野では、Attentionは現代的で洗練されたモデルの成功に大きく寄与している。この概念は人間の認知プロセスを模倣し、モデルが入力データの特定の特徴や部分に選択的に注目することで、複雑な情報を処理し理解する能力を向上させる。
例えば、自動運転車が信号機の前に止まる状況を考えてみよう。この場合、システムは信号の色に基づいて車を止めるか進むかを決定するという重要なタスクに直面する。
このタスク達成のために、システムはまず、信号の各色を独立して「見る」必要がある。ここでの「チャネル」(channel)とは、特定の色や特徴を表す画像の特定の要素を指す。例えば赤、緑、青の各色は、別々のチャネルに割り当てられている。これらのチャネルは、システムが視覚情報のさまざまな側面を処理・分析するための個別の経路として機能する。
自動運転車が信号機に遭遇する例では、これらの赤、緑、青チャネルが重要になる。システムは、信号機の色を正確に識別するために、各チャネルから抽出された情報に依存し、意思決定プロセスの基盤を形成する。
CLASSICAL
これらの異なるチャネルへの注意(Attention)は、各チャネルに割り当てられた重要さの度合いとして表れる。ここでの「度合い」は、各チャネル（赤、緑、青）に割り当てられた数値を指し、車を停止させるか続行させるかを決定する際の、特定のチャネルの重要度を示す指標である。
例えば、赤のチャネルの重要度合いが、緑と青のチャネルの度合いを上回る場合、自動運転システムは赤チャネルにより敏感になり、画像内の青の色合いをあまり重要視しなくなる。
このようにチャネルへの「注意(Attention)」は、コンピュータビジョンモデルを学習する際、非常に重要である。ある特定の特徴や色が特定のタスクにとってより重要な意味を持つ場合、その重要さの度合を、各チャネルに動的に調整することが重要である。これにより、モデルは学習の過程で、集中度合いや関連する情報の優先順位を調整できる。この適応能力によって、モデルは複雑なパターンを識別し、画像処理や物体認識において極めて重要な情報に基づいた判断を行う能力が向上する。
量子ニューラルネットワークのチャネルアテンション(Channel Attention)機構
先述のチャネルアテンションの仕組みからヒントを得て、我々の最新の論文Gekko et al., arXiv:2311.02871 (2023).では、量子畳み込みニューラルネットワーク（QCNN）に特に焦点を当て、量子ニューラルネットワークに適した新しいチャネルアテンションメカニズムを提案した。この新機軸では、特に以下の図Bに示されるように、QCNN回路のプーリング層内の量子ビットの測定を通じて、出力状態のチャネルを確立した。
QUANTUM
先述の自動運転車へのコンピュータビジョンの例のように、これらのチャネルは、モデルが潜在的な出力状態の異なる側面を「知覚」することを可能にする。各チャネルの重要度を変更することは、問題解決において異なる重要度を割り当てることに似ている。
各チャネルには「重さ」が割り当てられ、これらの重み付きチャネルの合計が計算される。最終的な出力は、状態の確率分布として保持され、そのためにソフトマックス関数が適用される。
次に、量子位相認識のタスクにおいて、チャネルに注目した場合としなかった場合のQCNNの性能を比較する。このタスクでは、入力量子状態が対称性保護トポロジー相（SPT）、対称性破れ相（SB）、またはトリビアル相のいずれに属するかを判定することが目的である。
上図が示すように、QCNNにチャネルアテンション機構を組み込むことで、特にトリビアル相とSPT相の境界付近における量子相の分類精度が向上する。さらに、データポイントの色からわかるように、QCNNにチャネルアテンション機構を利用することで、正確な分類の可能性が高まる。
総括として、本研究では、量子畳み込みニューラルネットワーク（QCNN）のためのチャネルアテンション機構を提案した。提案されたアプローチでは、量子ビットの追加測定によって出力状態のチャネルを生成し、各チャネルの重要度を計算する。このアプローチを統合することで、既存のモデルに大きな変更を加えずに、QCNNの性能が量子位相認識問題において大幅に向上することが実装された。
CONCLUSION
