Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Discriminator for Binary Classification

論文の概要: Quantum Discriminator for Binary Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01235v3
Date: Fri, 28 Jan 2022 02:36:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-22 18:52:13.344764
Title: Quantum Discriminator for Binary Classification
Title（参考訳）: バイナリ分類のための量子判別器
Authors: Prasanna Date and Wyatt Smith
Abstract要約: 本稿では,量子識別器と呼ばれる新しい量子機械学習モデルを提案する。量子判別器はシミュレーションにおいて99%の精度が得られることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Quantum computers have the unique ability to operate relatively quickly in high-dimensional spaces -- this is sought to give them a competitive advantage over classical computers. In this work, we propose a novel quantum machine learning model called the Quantum Discriminator, which leverages the ability of quantum computers to operate in the high-dimensional spaces. The quantum discriminator is trained using a quantum-classical hybrid algorithm in O(N logN) time, and inferencing is performed on a universal quantum computer in linear time. The quantum discriminator takes as input the binary features extracted from a given datum along with a prediction qubit initialized to the zero state and outputs the predicted label. We analyze its performance on the Iris data set and show that the quantum discriminator can attain 99% accuracy in simulation.
Abstract（参考訳）: 量子コンピュータは、高次元空間において比較的迅速に動作できるユニークな能力を持っている。本研究では,量子コンピュータが高次元空間で動作する能力を活用する量子識別器(Quantum Discriminator)と呼ばれる新しい量子機械学習モデルを提案する。量子判別器は、O(N logN)時間で量子古典ハイブリッドアルゴリズムを用いて訓練され、線形時間で普遍量子コンピュータ上で推論を行う。量子判別器は、ゼロ状態に初期化された予測キュービットと共に所定のデータムから抽出されたバイナリ特徴を入力とし、予測ラベルを出力する。我々は、irisデータセット上での性能を分析し、量子判別器が99%の精度が得られることを示す。

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