양자 신경망 개발을 위한 시각화 도구 XQAI Eyes

📝 원문 정보

• Title: Towards Explainable Quantum AI: Informing the Encoder Selection of Quantum Neural Networks via Visualization
• ArXiv ID: 2512.14181
• 발행일: 2025-12-16
• 저자: Shaolun Ruan, Feng Liang, Rohan Ramakrishna, Chao Ren, Rudai Yan, Qiang Guan, Jiannan Li, Yong Wang

📝 초록 (Abstract)

XQAI-Eyes의 인터페이스는 QNNs에서 인코더의 품질 선택과 추론을 지원합니다. 원본 데이터 뷰(C)는 입력 데이터셋을 시각화하고, 인코딩 데이터 진화 뷰(E)는 각 단계별로 인코딩 과정을 설명하는 양자 회로를 보여줍니다. 인코더 맵 뷰(F)는 원본 데이터와 직접 비교할 수 있도록 인코딩된 데이터를 히트맵으로 표시합니다. 양자 분포 맵(J)은 인코더가 서로 다른 클래스의 데이터 포인트를 얼마나 잘 구분하는지 직관적으로 보여줍니다. 학습된 맵 뷰(G)는 최종 학습 패턴을 시각화하고, 성능 분석 뷰(H)는 선 그래프를 사용하여 훈련 손실과 정확도를 나타냅니다.

💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)

이 논문은 양자 신경망(QNNs) 개발에서 중요한 역할을 하는 인코더 선택에 초점을 맞추고 있습니다. QNNs는 양자 컴퓨팅과 뉴럴 네트워크 아키텍처를 결합한 것으로, 고차원 데이터와 얽힘된 데이터의 처리 속도 향상 및 효율성을 제공합니다. 그러나 적절한 인코더 선택은 시스템적인 지침 부족과 실험적 접근 방식 때문에 어려움을 겪고 있습니다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 XQAI-Eyes라는 새로운 시각화 도구를 제안하고 있습니다.

XQAI-Eyes는 QNN 개발자가 클래식 데이터 특징과 해당 양자 상태 사이의 비교를 가능하게 하고, 서로 다른 클래스에 걸친 혼합된 양자 상태를 분석할 수 있게 합니다. 이 도구는 클래식과 양자 관점을 연결함으로써 인코더가 QNN 성능에 미치는 영향을 더 깊게 이해하는 데 도움이 됩니다. 다양한 데이터셋과 인코더 설계에 대한 평가는 XQAI-Eyes의 잠재력을 보여주며, 양자 인코더 선택을 위한 두 가지 핵심 실천 방법을 도출할 수 있음을 입증합니다.

📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)

Reference