論文の概要: Quantum-Assisted Support Vector Regression for Detecting Facial
Landmarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09304v1
- Date: Wed, 17 Nov 2021 18:57:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 16:37:08.031849
- Title: Quantum-Assisted Support Vector Regression for Detecting Facial
Landmarks
- Title(参考訳): 顔ランドマーク検出のための量子支援ベクター回帰
- Authors: Archismita Dalal, Mohsen Bagherimehrab and Barry C. Sanders
- Abstract要約: 我々は、2つのSVRモデルをトレーニングするためのアルゴリズム、すなわちシミュレートと量子古典ハイブリッドを考案した。
我々は,PythonのScikit-LernパッケージのSVR実装と比較した。
我々の研究は、量子支援型SVRを教師付き学習タスクに適用するための概念実証の例である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The classical machine-learning model for support vector regression (SVR) is
widely used for regression tasks, including weather prediction, stock-market
and real-estate pricing. However, a practically realisable quantum version for
SVR remains to be formulated. We devise annealing-based algorithms, namely
simulated and quantum-classical hybrid, for training two SVR models, and
compare their empirical performances against the SVR implementation of Python's
scikit-learn package and the SVR-based state-of-the-art algorithm for the
facial landmark detection (FLD) problem. Our method is to derive a
quadratic-unconstrained-binary formulation for the optimisation problem used
for training a SVR model and solve this problem using annealing. Using D-Wave's
Hybrid Solver, we construct a quantum-assisted SVR model, thereby demonstrating
a slight advantage over classical models regarding landmark-detection accuracy.
Furthermore, we observe that annealing-based SVR models predict landmarks with
lower variances compared to the SVR models trained by greedy optimisation
procedures. Our work is a proof-of-concept example for applying quantu-assisted
SVR to a supervised learning task with a small training dataset.
- Abstract(参考訳): ベクトル回帰(svr)をサポートする古典的な機械学習モデルは、天気予報、株式市場、不動産価格など、回帰タスクに広く使われている。
しかし、現実的に実現可能なSVRの量子バージョンは定式化されていない。
我々は、2つのSVRモデルをトレーニングするためのシミュレーションと量子古典的ハイブリッドというアニーリングに基づくアルゴリズムを考案し、PythonのScikit-LernパッケージのSVR実装と、顔のランドマーク検出(FLD)問題に対するSVRベースの最先端アルゴリズムと比較した。
本手法は,SVRモデルのトレーニングに使用される最適化問題に対して,2次非拘束バイナリ式を導出し,アニーリングを用いてこの問題を解決する。
d-waveのハイブリッドソルバを用いて,量子支援svrモデルを構築し,ランドマーク検出精度に関する古典モデルよりも若干のアドバンテージを示す。
さらに,アニーリングに基づくSVRモデルは,グリーディ最適化法により訓練されたSVRモデルと比較して,低分散のランドマークを予測する。
我々の研究は、小さなトレーニングデータセットを用いて教師付き学習タスクに量子支援SVRを適用するための概念実証の例である。
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