論文の概要: Variational quantum one-class classifier

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02674v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 04:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-23 14:59:26.170695
• Title: Variational quantum one-class classifier
• Title（参考訳）: 変分量子一類分類器
• Authors: Gunhee Park, Joonsuk Huh, Daniel K. Park
• Abstract要約: 一級分類は、幅広い応用のパターン認識における根本的な問題である。 本研究では,そのような問題に対する半教師付き量子機械学習アルゴリズムを提案し,変分量子一クラス分類器(VQOCC)と呼ぶ。 VQOCCの性能は、1クラスサポートベクトルマシン(OC-SVM)、カーネル主成分分析(PCA)、手書き桁とFashion-MNISTデータセットを用いたディープ畳み込みオートエンコーダ(DCAE)と比較される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.350783459690612
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One-class classification is a fundamental problem in pattern recognition with a wide range of applications. This work presents a semi-supervised quantum machine learning algorithm for such a problem, which we call a variational quantum one-class classifier (VQOCC). The algorithm is suitable for noisy intermediate-scale quantum computing because the VQOCC trains a fully-parameterized quantum autoencoder with a normal dataset and does not require decoding. The performance of the VQOCC is compared with that of the one-class support vector machine (OC-SVM), the kernel principal component analysis (PCA), and the deep convolutional autoencoder (DCAE) using handwritten digit and Fashion-MNIST datasets. The numerical experiment examined various structures of VQOCC by varying data encoding, the number of parameterized quantum circuit layers, and the size of the latent feature space. The benchmark shows that the classification performance of VQOCC is comparable to that of OC-SVM and PCA, although the number of model parameters grows only logarithmically with the data size. The quantum algorithm outperformed DCAE in most cases under similar training conditions. Therefore, our algorithm constitutes an extremely compact and effective machine learning model for one-class classification.
• Abstract（参考訳）: 一級分類は、幅広い応用のパターン認識における根本的な問題である。 本稿では,このような問題に対する半教師付き量子機械学習アルゴリズムを示し,変分量子一クラス分類器 (vqocc) と呼ぶ。 VQOCCは通常のデータセットで完全にパラメータ化された量子オートエンコーダを訓練し、デコードを必要としないため、このアルゴリズムはノイズの多い中間スケール量子コンピューティングに適している。 VQOCCの性能は、1クラスサポートベクトルマシン(OC-SVM)、カーネル主成分分析(PCA)、手書き桁とFashion-MNISTデータセットを用いたディープ畳み込みオートエンコーダ(DCAE)と比較される。 数値実験では,vqoccの様々な構造について,データエンコーディング,パラメータ化量子回路層数,潜在特徴空間の大きさなどについて検討した。 ベンチマークの結果、VQOCCの分類性能はOC-SVMやPCAと同等であるが、モデルパラメータの数はデータサイズと対数的にしか増加しないことがわかった。 量子アルゴリズムは、ほとんどの場合、同様の訓練条件下でDCAEより優れていた。 そこで本アルゴリズムは,一クラス分類のための非常にコンパクトで効果的な機械学習モデルを構成する。

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