論文の概要: Quantum anomaly detection of audio samples with a spin processor in
diamond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10263v1
- Date: Tue, 25 Jan 2022 12:18:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 22:40:16.810851
- Title: Quantum anomaly detection of audio samples with a spin processor in
diamond
- Title（参考訳）: スピンプロセッサによるダイヤモンド中の音声サンプルの量子異常検出
- Authors: Zihua Chai, Ying Liu, Mengqi Wang, Yuhang Guo, Fazhan Shi, Zhaokai Li,
Ya Wang, Jiangfeng Du
- Abstract要約: ダイヤモンド中の固体スピンからなる3量子量子プロセッサを用いて,音響サンプルの量子異常検出実験を行った。
数個の通常のサンプルで量子マシンを訓練することにより、量子マシンは最小エラー率15.4%で異常サンプルを検出することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.62100889883749
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the process of machine learning, anomaly detection plays an essential role
for identifying outliers in the datasets. Quantum anomaly detection could work
with only resources growing logarithmically with the number and the dimension
of training samples, while the resources required by its classical counterpart
usually grow explosively on a classical computer. In this work, we
experimentally demonstrate a quantum anomaly detection of audio samples with a
three-qubit quantum processor consisting of solid-state spins in diamond. By
training the quantum machine with a few normal samples, the quantum machine can
detect the anomaly samples with a minimum error rate of 15.4%, which is 55.6%
lower than distance-based classifying method. These results show the power of
quantum anomaly detection dealing with machine learning tasks and the potential
to detect abnormal instances of quantum states generated from quantum devices.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の過程において、異常検出はデータセットの外れ値を特定する上で重要な役割を果たす。
量子異常検出は、トレーニングサンプルの数や寸法と対数的に成長するリソースだけを扱うことができ、古典的なコンピュータで必要とされるリソースは通常爆発的に増加する。
本研究では,ダイヤモンド中の固体スピンからなる3量子量子プロセッサを用いて,音響サンプルの量子異常検出実験を行った。
数個の通常のサンプルで量子マシンを訓練することにより、最小誤差率15.4%の異常サンプルを検出でき、これは距離ベースの分類法よりも55.6%低い。
これらの結果は、機械学習タスクを扱う量子異常検出のパワーと、量子デバイスから発生する量子状態の異常事象を検出する能力を示している。
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