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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/91766
標題: | 用於影像生成的混合深度卷積生成對抗網路 Hybrid Deep Convolutional Generative Adversarial Networks for Image Generation |
作者: | 周家儀 Chia-Yi Chou |
指導教授: | 鄭皓中 Hao-Chung Cheng |
關鍵字: | 量子計算,機器學習,量子機器學習,生成對抗網路,量子生成對抗網路,卷積神經網路,量子卷積神經網路,變分量子電路, Quantum Computation,Machine Learning,Quantum Machine Learning,Generative Adversarial Network,Quantum Generative Adversarial Network,Convolutional Neural Network,Quantum Convolutional Neural Network,Variational Quantum Circuit, |
出版年 : | 2024 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 在傳統的機器學習領域中,生成對抗網路已被廣泛應用於產生高解析度及多樣化影像,展現出卓越的表現能力。近年來,量子機器學習領域也出現了探討生成對抗網路的相關研究。在影像生成的應用中,一些研究提出混合式生成對抗網路,結合了經典架構的判別模型和量子架構的生成模型。其中,量子架構的生成模型是由數個子生成模型組成,每個子生成模型所產生的資料最終會合併成一張圖像。然而,在先前的研究中,這些模型若缺乏充分的訓練時間時,容易生成被人眼判別為假的圖像,例如模糊且多個類別重疊的生成影像。
在本文中,我們提出名為「混合深度卷積生成對抗網路方法」(Hybrid DCGAN) 的全新架構。在不使用任何特徵壓縮或降維的方法下,Hybrid DCGAN 可透過量子電路實現可調參數的卷積運算,並用於生成大小為16x16的MNIST資料集影像。根據生成影像的評量標準,模擬結果顯示 Hybrid DCGAN 所生成的圖片在單一或多個類別訓練資料上的品質優於先前的混合生成對抗網路,在相同架構下也能與傳統網路達到接近的分數。此外,Hybrid DCGAN 在處理高解析度及多維度的影像生成問題上也展現了潛力。 Generative Adversarial Networks have exhibited potential in high-resolution image generation and the ability to develop diverse synthetic data. Recent advancements in Quantum Machine Learning also explored hybrid generative structures by employing Classical Discriminators and Quantum Generators, which utilize multiple sub-generators to partially produce the image pixels. However, within finite training durations, these methods often encountered challenges in generating blurred outcomes and overlapping multi-class features that could be identified by human judgment. In this work, we propose the “Hybrid Deep Convolutional Generative Adversarial Network” (Hybrid DCGAN), integrating convolutional computation with amplitude encoding and trainable quantum circuits. Our Hybrid DCGAN model can produce 16 by 16 MNIST datasets without adopting feature compression or dimension reduction techniques. Based on the one-class or multi-class training samples, numerical simulations demonstrate that the image quality of our scheme outperforms the previous approaches and achieves comparable benchmarks with classical counterparts. Moreover, the Hybrid DCGAN model shows potential for scalability in tackling higher resolution and multi-channel image generation tasks. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/91766 |
DOI: | 10.6342/NTU202400279 |
全文授權: | 同意授權(全球公開) |
顯示於系所單位: | 電信工程學研究所 |
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