論文の概要: Quantum Inspired Adaptive Boosting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00949v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 16:33:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-04 15:11:47.723694
• Title: Quantum Inspired Adaptive Boosting
• Title（参考訳）: 量子インスパイアされた適応ブースティング
• Authors: B\'alint Dar\'oczy, Katalin Friedl, L\'aszl\'o Kab\'odi, Attila Pereszl\'enyi, D\'aniel Szab\'o
• Abstract要約: 量子アンサンブル法は古典的アルゴリズムに勝らないことを示す。 本稿では,量子アンサンブル法と適応的なブースティングを組み合わせた手法を提案する。 アルゴリズムはテストされ、公開データセット上のAdaBoostアルゴリズムに匹敵することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Building on the quantum ensemble based classifier algorithm of Schuld and Petruccione [arXiv:1704.02146v1], we devise equivalent classical algorithms which show that this quantum ensemble method does not have advantage over classical algorithms. Essentially, we simplify their algorithm until it is intuitive to come up with an equivalent classical version. One of the classical algorithms is extremely simple and runs in constant time for each input to be classified. We further develop the idea and, as the main contribution of the paper, we propose methods inspired by combining the quantum ensemble method with adaptive boosting. The algorithms were tested and found to be comparable to the AdaBoost algorithm on publicly available data sets.
• Abstract（参考訳）: Schuld と Petruccione [arXiv:1704.02146v1] の量子アンサンブルに基づく分類アルゴリズムに基づいて、この量子アンサンブル法が古典アルゴリズムよりも有利でないことを示す等価な古典アルゴリズムを考案した。 基本的には、それらのアルゴリズムを、同等の古典的なバージョンを思いつくまで単純化する。 古典的なアルゴリズムの1つは極めて単純で、各入力を分類するために一定時間実行される。 さらに,本論文の主な貢献として,量子アンサンブル法と適応的なブースティングを組み合わせた手法を提案する。 アルゴリズムはテストされ、公開データセット上のAdaBoostアルゴリズムに匹敵することがわかった。

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