論文の概要: Representation of binary classification trees with binary features by
quantum circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13207v1
- Date: Mon, 30 Aug 2021 13:02:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-31 14:52:18.008956
- Title: Representation of binary classification trees with binary features by
quantum circuits
- Title(参考訳): 量子回路による二項特徴を持つ二項分類木の表現
- Authors: Raoul Heese, Patricia Bickert, Astrid Elisa Niederle
- Abstract要約: 本稿では,確率論的アプローチに基づく二項分類木を量子的に表現する手法を提案する。
我々は、量子コンピューティングシミュレータと実際のIBM量子ハードウェアの両方を用いて、我々のアプローチを実験的に研究した。
- 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: We propose a quantum representation of binary classification trees with
binary features based on a probabilistic approach. By using the quantum
computer as a processor for probability distributions, a probabilistic
traversal of the decision tree can be realized via measurements of a quantum
circuit. We describe how tree inductions and the prediction of class labels of
query data can be integrated into this framework. An on-demand sampling method
enables predictions with a constant number of classical memory slots,
independent of the tree depth. We experimentally study our approach using both
a quantum computing simulator and actual IBM quantum hardware. To our
knowledge, this is the first realization of a decision tree classifier on a
quantum device.
- Abstract(参考訳): 確率的アプローチに基づく二項特徴を持つ二項分類木の量子表現を提案する。
確率分布のプロセッサとして量子コンピュータを用いることで、決定木の確率論的トラバースを量子回路の測定により実現することができる。
本稿では,クエリデータのツリーインジェクションとクラスラベルの予測をこのフレームワークに組み込む方法について述べる。
オンデマンドサンプリング方式では,木深度に依存しない定数の古典的メモリスロットによる予測が可能となる。
量子コンピューティングシミュレータと実際のibm量子ハードウェアの両方を用いて、このアプローチを実験的に研究する。
我々の知る限り、これは量子デバイス上の決定木分類器の最初の実現である。
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