Fugu-MT 論文翻訳(概要): quantum Case-Based Reasoning (qCBR)

論文の概要: quantum Case-Based Reasoning (qCBR)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00409v1
Date: Thu, 1 Apr 2021 11:34:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-02 23:18:50.609756
Title: quantum Case-Based Reasoning (qCBR)
Title（参考訳）: 量子ケースベース推論(qcbr)
Authors: Parfait Atchade-Adelomou, Daniel Casado-Fauli, Elisabet Golobardes-Ribe and Xavier Vilasis-Cardona
Abstract要約: Case-Based Reasoning(CBR)は、優れた実績を持つ問題解決のための人工知能アプローチです。本稿では,量子ケースベース推論(quantum case-based reasoning, qcbr)パラダイムを用いて,cbrの重要なプロセスを改善することを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Case-Based Reasoning (CBR) is an artificial intelligence approach to problem-solving with a good record of success. This article proposes using Quantum Computing to improve some of the key processes of CBR defining so a Quantum Case-Based Reasoning (qCBR) paradigm. The focus is set on designing and implementing a qCBR based on the variational principle that improves its classical counterpart in terms of average accuracy, scalability and tolerance to overlapping. A comparative study of the proposed qCBR with a classic CBR is performed for the case of the Social Workers' Problem as a sample of a combinatorial optimization problem with overlapping. The algorithm's quantum feasibility is modelled with docplex and tested on IBMQ computers, and experimented on the Qibo framework.
Abstract（参考訳）: Case-Based Reasoning (CBR)は、問題解決のための人工知能のアプローチであり、大きな成功記録がある。本稿では,量子ケースベース推論(quantum case-based reasoning, qcbr)パラダイムを用いて,cbrの重要なプロセスを改善することを提案する。その焦点は、平均精度、スケーラビリティ、オーバーラップに対する耐性の点で古典的な考え方を改善した変分原理に基づくqCBRの設計と実装である。提案するqcbrと古典的なcbrの比較研究を,重複を伴う組合せ最適化問題のサンプルとして社会労働者問題に対して行った。このアルゴリズムの量子実現性はdocplexでモデル化され、ibmqコンピュータでテストされ、qiboフレームワークで実験された。

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