論文の概要: Quantum Interference for Counting Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.04251v1
• Date: Fri, 3 Jan 2020 18:13:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:29:06.852956
• Title: Quantum Interference for Counting Clusters
• Title（参考訳）: クラスタカウントのための量子干渉
• Authors: Rohit R Muthyala, Davi Geiger, Zvi M. Kedem
• Abstract要約: 量子論は、重なり合うクラスタをカウントするためにデータを分離するより堅牢な統計理論であることを示す。 この研究は、量子理論がクラスターを数えるのにどのように有効かを特定し、そのような手法をさらに適用するために場を刺激することを望んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10312968200748115
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Counting the number of clusters, when these clusters overlap significantly is a challenging problem in machine learning. We argue that a purely mathematical quantum theory, formulated using the path integral technique, when applied to non-physics modeling leads to non-physics quantum theories that are statistical in nature. We show that a quantum theory can be a more robust statistical theory to separate data to count overlapping clusters. The theory is also confirmed from data simulations.This works identify how quantum theory can be effective in counting clusters and hope to inspire the field to further apply such techniques.
• Abstract（参考訳）: クラスタ数を数えると、これらのクラスタが著しく重なると、機械学習では難しい問題になる。 我々は、経路積分法を用いて定式化された純粋数理量子論が、非物理学的モデリングに適用されると、自然に統計的である非物理学的量子論に繋がると主張する。 量子論は、重なり合うクラスターを数えるためにデータを分離するより強固な統計理論であることを示す。 この理論はデータシミュレーションからも確認されており、量子理論がクラスターを数えるのにどのように有効かを特定し、そのような手法をさらに応用するようフィールドを刺激することを望んでいる。

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