論文の概要: Image Classification via Quantum Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.02831v2
• Date: Tue, 22 Dec 2020 02:58:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-30 06:28:12.259019
• Title: Image Classification via Quantum Machine Learning
• Title（参考訳）: 量子機械学習による画像分類
• Authors: H\'ector Iv\'an Garc\'ia Hern\'andez, Raymundo Torres Ruiz, Guo-Hua Sun
• Abstract要約: この作業は、量子分類器を使用して、バイナリ属性でパターンを分類することである。 これらの実験は、バランスの取れた分類問題に対処しながら、良好な出力を示す。 これは医療分野でも有望であり、重要な階級も少数派である。
• 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 Computing and especially Quantum Machine Learning, in a short period of time, has gained a lot of interest through research groups around the world. This can be seen in the increasing number of proposed models for pattern classification applying quantum principles to a certain degree. Despise the increasing volume of models, there is a void in testing these models on real datasets and not only on synthetic ones. The objective of this work is to classify patterns with binary attributes using a quantum classifier. Specially, we show results of a complete quantum classifier applied to image datasets. The experiments show favorable output while dealing with balanced classification problems as well as with imbalanced classes where the minority class is the most relevant. This is promising in medical areas, where usually the important class is also the minority class.
• Abstract（参考訳）: 量子コンピューティング、特に量子機械学習は、短期間のうちに、世界中の研究グループを通じて多くの関心を集めている。 これは、量子原理をある程度適用したパターン分類のための提案されたモデルの増加に見ることができる。 モデルの量の増加を軽視し、合成データだけでなく、実際のデータセットでこれらのモデルをテストするのに無駄があります。 この研究の目的は、量子分類器を用いてバイナリ属性でパターンを分類することである。 特に,画像データセットに適用した完全量子分類器の結果を示す。 この実験は、マイノリティクラスが最も関係のある不均衡クラスと同様に、バランスのとれた分類問題を扱う一方で、良好な出力を示す。 これは、通常重要なクラスがマイノリティクラスである医療分野において有望である。

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