Despite the limited availability and quantum volume of quantum computers, quantum image representation is a widely researched area. Currently developed methods use quantum entanglement to encode information about pixel positions. These methods range from using the angle parameter of the rotation gate (e.g., the Flexible Representation of Quantum Images, FRQI), sequences of qubits (e.g., Novel Enhanced Quantum Representation, NEQR), or the angle parameter of the phase shift gates (e.g., Local Phase Image Quantum Encoding, LPIQE) for storing color information. All these methods are significantly affected by decoherence and other forms of quantum noise, which is an inseparable part of quantum computing in the noisy intermediate-scale quantum era. These phenomena can highly influence the measurements and result in extracted images that are visually dissimilar to the originals. Because this process is at its foundation quantum, the computational reversal of this process is possible. There are many methods for error correction, mitigation, and reduction, but all of them use quantum computer time or additional qubits to achieve the desired result. We report the successful use of a generative adversarial network trained for image-to-image translation, in conjunction with Phase Distortion Unraveling error reduction method, for reducing overall error in images encoded using LPIQE.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
144+阅读 · 2020年7月6日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年12月26日
Arxiv
18+阅读 · 2021年3月16日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
利用动态深度学习预测金融时间序列基于Python
量化投资与机器学习
18+阅读 · 2018年10月30日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
37+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员