論文の概要: Kernel Method based on Non-Linear Coherent State

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07887v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 05:07:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:40:08.019135
• Title: Kernel Method based on Non-Linear Coherent State
• Title（参考訳）: 非線形コヒーレント状態に基づくカーネル法
• Authors: Prayag Tiwari, Shahram Dehdashti, Abdul Karim Obeid, Massimo Melucci, Peter Bruza
• Abstract要約: 我々は、量子状態の入力を非線形特徴写像として符号化する過程を再解釈する。 非線型コヒーレント状態は、関連するカーネルの自然な一般化と見なすことができる。 本研究では,SVM分類課題における特徴空間の幾何学的性質,非線形コヒーレントな状態が与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.557942353553859
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, by mapping datasets to a set of non-linear coherent states, the process of encoding inputs in quantum states as a non-linear feature map is re-interpreted. As a result of this fact that the Radial Basis Function is recovered when data is mapped to a complex Hilbert state represented by coherent states, non-linear coherent states can be considered as natural generalisation of associated kernels. By considering the non-linear coherent states of a quantum oscillator with variable mass, we propose a kernel function based on generalized hypergeometric functions, as orthogonal polynomial functions. The suggested kernel is implemented with support vector machine on two well known datasets (make circles, and make moons) and outperforms the baselines, even in the presence of high noise. In addition, we study impact of geometrical properties of feature space, obtaining by non-linear coherent states, on the SVM classification task, by using considering the Fubini-Study metric of associated coherent states.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、データセットを非線形コヒーレント状態の集合にマッピングすることにより、量子状態における入力を非線形特徴マップとして符号化する過程を再解釈する。 この結果、データがコヒーレント状態によって表現される複素ヒルベルト状態へマッピングされたときに放射基底関数が回復されるため、非線形コヒーレント状態は関連する核の自然な一般化と見なすことができる。 可変質量の量子発振器の非線形コヒーレント状態を考慮することにより、一般化された超幾何関数に基づくカーネル関数を直交多項式関数として提案する。 提案されたカーネルは、よく知られた2つのデータセット(メークサークルと衛星)にサポートベクターマシンで実装され、高ノイズの存在下でもベースラインを上回っている。 さらに,非線型コヒーレント状態から得られる特徴空間の幾何学的性質がSVM分類課題に与える影響を,関連するコヒーレント状態のフビニ・スタディ計量を用いて検討した。

関連論文リスト

• Enhancing Quantum Machine Learning: The Power of Non-Linear Optical Reproducing Kernels [5.270019792959673]
  KerrカーネルはデータをKerrコヒーレント状態の位相と振幅にエンコードする。 本稿では,Kerrコヒーレント状態を用いた特徴空間を提案する。 月から乳がん診断まで,さまざまなデータセットを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T10:23:22Z)
• Topological spin excitations in non-Hermitian spin chains with a generalized kernel polynomial algorithm [1.054316838380053]
  非エルミート多体系のスペクトル関数の数値計算法を示す。 局所スペクトル関数は非エルミートスピンモデルにおいて位相的スピン励起を明らかにする。 提案手法は,非エルミート量子多体モデルにおける局所スペクトル関数の効率的な計算方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-12T18:00:07Z)
• Computationally Efficient PAC RL in POMDPs with Latent Determinism and Conditional Embeddings [97.12538243736705]
  大規模部分観測可能決定プロセス(POMDP)の関数近似を用いた強化学習に関する研究 我々のアルゴリズムは、大規模POMDPに確実にスケールする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-24T05:13:35Z)
• Reinforcement Learning from Partial Observation: Linear Function Approximation with Provable Sample Efficiency [111.83670279016599]
  部分観察決定過程(POMDP)の無限観測および状態空間を用いた強化学習について検討した。 線形構造をもつPOMDPのクラスに対する部分可観測性と関数近似の最初の試みを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T21:15:38Z)
• The quantum Gaussian process state: A kernel-inspired state with quantum support data [0.0]
  本稿では,無絡積状態のデータセットによって支持される波動関数の統計的推論によって動機付けられた量子ガウス過程状態を紹介する。 これはコンパクトで表現力に富んだパラメトリック形式に縮退し、その柔軟性は競争力や確立された代替品を超越していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T18:33:24Z)
• Exact solutions of interacting dissipative systems via weak symmetries [77.34726150561087]
  我々は任意の強い相互作用や非線形性を持つクラスマルコフ散逸系(英語版)のリウヴィリアンを解析的に対角化する。 これにより、フルダイナミックスと散逸スペクトルの正確な記述が可能になる。 我々の手法は他の様々なシステムに適用でき、複雑な駆動散逸量子系の研究のための強力な新しいツールを提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-27T17:45:42Z)
• Non-linear ladder operators and coherent states for the 2:1 oscillator [0.0]
  2:1二次元異方性量子調和振動子を考慮し、新しい状態の集合を定義する。 生成された状態は、$mathfraksu(2)$コヒーレントな状態の自然な一般化のよい候補である。 定義された状態列の不確実性関係が計算され、それらが同一性の分解と波動関数の空間分布を許容していることが、リッサホウス図形を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T23:16:26Z)
• Local optimization on pure Gaussian state manifolds [63.76263875368856]
  ボソニックおよびフェルミオンガウス状態の幾何学に関する洞察を利用して、効率的な局所最適化アルゴリズムを開発する。 この手法は局所幾何学に適応した降下勾配の概念に基づいている。 提案手法を用いて、任意の混合ガウス状態の精製の絡み合いを計算するのにガウス浄化が十分であるという予想の数値的および解析的証拠を収集する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T18:00:36Z)
• Construction of 'Support Vector' Machine Feature Spaces via Deformed Weyl-Heisenberg Algebra [0.9749560288448114]
  本稿では、よく知られた SU(2), Weyl-Heisenberg, SU(1,1) 群を共通パラメータで統一する変形ワイル・ハイゼンベルク代数に基づく変形コヒーレント状態を用いる。 変形したコヒーレント状態が,カーネル関数を定義するカーネルであるメタカーネル関数の理論的基礎を提供することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-02T14:53:00Z)
• Semiparametric Nonlinear Bipartite Graph Representation Learning with Provable Guarantees [106.91654068632882]
  半パラメトリック指数族分布におけるパラメータの統計的推定問題として、両部グラフを考察し、その表現学習問題を定式化する。 提案手法は, 地中真理付近で強い凸性を示すため, 勾配降下法が線形収束率を達成できることを示す。 我々の推定器は指数族内の任意のモデル誤特定に対して頑健であり、広範な実験で検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-02T16:40:36Z)
• Gaussian Process States: A data-driven representation of quantum many-body physics [59.7232780552418]
  我々は、絡み合った多体量子状態をコンパクトに表現するための、新しい非パラメトリック形式を示す。 この状態は、非常にコンパクトで、体系的に即効性があり、サンプリングに効率的である。 また、量子状態に対する普遍的な近似器として証明されており、データセットのサイズが大きくなるにつれて、絡み合った多体状態も捉えることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T15:54:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。