Fugu-MT 論文翻訳(概要): A quantum binary classifier based on cosine similarity

論文の概要: A quantum binary classifier based on cosine similarity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02975v1
Date: Wed, 7 Apr 2021 07:55:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-05 02:29:26.886756
Title: A quantum binary classifier based on cosine similarity
Title（参考訳）: コサイン類似性に基づく量子二進分類器
Authors: Davide Pastorello and Enrico Blanzieri
Abstract要約: 提案した量子アルゴリズムは、設定された濃度とベクトルの次元の積の対数的な時間複雑性を持つデータベクトルの集合上の分類器を評価する。本稿では,IBM 量子プロセッサ ibmq_16_melbourne 上の分類器の簡単な実装について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce the quantum implementation of a binary classifier based on cosine similarity between data vectors. The proposed quantum algorithm evaluates the classifier on a set of data vectors with time complexity that is logarithmic in the product of the set cardinality and the dimension of the vectors. It is based just on a suitable state preparation like the retrieval from a QRAM, a SWAP test circuit (two Hadamard gates and one Fredkin gate), and a measurement process on a single qubit. Furthermore we present a simple implementation of the considered classifier on the IBM quantum processor ibmq_16_melbourne. Finally we describe the combination of the classifier with the quantum version of a K-nearest neighbors algorithm within a hybrid quantum-classical structure.
Abstract（参考訳）: データベクトル間のコサイン類似性に基づくバイナリ分類器の量子化を導入する。提案した量子アルゴリズムは、設定された濃度とベクトルの次元の積の対数的な時間複雑性を持つデータベクトルの集合上の分類器を評価する。 QRAMからの検索、SWAPテスト回路(2つのアダマールゲートと1つのフレドキンゲート)、および1つのキュービット上の測定プロセスのような適切な状態準備に基づいている。さらに,IBM の量子プロセッサ ibmq_16_melbourne 上の分類器の簡単な実装を提案する。最後に,ハイブリッド量子古典構造におけるk-nearest近傍アルゴリズムの量子バージョンと分類器の組み合わせについて述べる。

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