Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Improvement of Decision Tree Construction Algorithm Based On Quantum Heuristic Algorithms

論文の概要: The Improvement of Decision Tree Construction Algorithm Based On Quantum Heuristic Algorithms

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14725v1
Date: Wed, 28 Dec 2022 15:41:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 17:42:01.289464
Title: The Improvement of Decision Tree Construction Algorithm Based On Quantum Heuristic Algorithms
Title（参考訳）: 量子ヒューリスティックアルゴリズムに基づく決定木構築アルゴリズムの改良
Authors: Ilnaz Mannapov
Abstract要約: この研究は、量子シミュレータ上の決定木構築アルゴリズムの実装に関連している。また、量子QAOAによる改善能力についても検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: This work is related to the implementation of a decision tree construction algorithm on a quantum simulator. Here we consider an algorithm based on a binary criterion. Also, we study the improvement capability with quantum heuristic QAOA. We implemented the classical and the quantum version of this algorithm to compare built trees.
Abstract（参考訳）: 本研究は,量子シミュレータ上の決定木構築アルゴリズムの実装に関連している。ここでは二項基準に基づくアルゴリズムを検討する。また,量子ヒューリスティックQAOAによる改善能力についても検討した。構築木を比較するために,このアルゴリズムの古典版と量子版を実装した。

関連論文リスト

Quantum Subroutine for Variance Estimation: Algorithmic Design and Applications [80.04533958880862]
量子コンピューティングは、アルゴリズムを設計する新しい方法の基礎となる。どの場の量子スピードアップが達成できるかという新たな課題が生じる。量子サブルーチンの設計は、従来のサブルーチンよりも効率的で、新しい強力な量子アルゴリズムに固い柱を向ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-26T09:32:07Z)
Generalized quantum Arimoto-Blahut algorithm and its application to quantum information bottleneck [55.22418739014892]
量子アリーモト・ブラフトアルゴリズムをRamakrishnanらにより一般化する。 3つの量子系を持つ量子情報ボトルネックに対して,我々のアルゴリズムを適用した。数値解析により,我々のアルゴリズムはアルゴリズムよりも優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-19T00:06:11Z)
Quantum-inspired attribute selection algorithm: A Fidelity-based Quantum Decision Tree [1.6190746208019742]
古典的な決定木は、そのクラスラベルに対応するランダムな事象の発生を利用する分割措置に完全に基づいている。本稿では、量子分割基準として忠実度を用いて、効率よくバランスの取れた量子決定木を構築することを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-27T16:29:42Z)
Scalable Algorithms for Power Function Calculations of quantum states in NISQ Era [7.2223563491914]
本稿では、ランダムな量子状態のパワー関数を計算するためのスケーラブルで量子ビット効率のアルゴリズムの開発に焦点を当てる。 Hadamard test と Gate Set Tomography に基づく2つのアルゴリズムが提案されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T16:08:17Z)
A quantum advantage over classical for local max cut [48.02822142773719]
量子最適化近似アルゴリズム(QAOA)は、次数3グラフ上の古典的手法に匹敵する計算上の優位性を持つ。結果として、最先端の量子ハードウェアに関係している小規模量子計算でさえ、比較可能な単純な古典よりも大きな優位性を持つ可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-17T16:42:05Z)
Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach [117.4705494502186]
我々は3つのハイブリッド量子k-Meansアルゴリズムを設計、実装、評価する。我々は距離の計算を高速化するために量子現象を利用する。我々は、我々のハイブリッド量子k-平均アルゴリズムが古典的バージョンよりも効率的であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:04:16Z)
Quantum version of the k-NN classifier based on a quantum sorting algorithm [0.0]
我々はk-nearest neighbors(k-NN)として知られる古典的機械学習アルゴリズムの新しい量子バージョンを開発する。この新しいk-NNアルゴリズムの効率性と性能は、Schuldらによって提案された古典的なk-NNと他の量子バージョンと比較される。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-07T22:31:01Z)
Benchmarking Small-Scale Quantum Devices on Computing Graph Edit Distance [52.77024349608834]
グラフ編集距離(GED: Graph Edit Distance)は、2つのグラフ間の(異なる)相似性の度合いを測定する。本稿では、GED計算における2つの量子アプローチの比較研究について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-19T12:35:26Z)
Quantum Inspired Adaptive Boosting [0.0]
量子アンサンブル法は古典的アルゴリズムに勝らないことを示す。本稿では,量子アンサンブル法と適応的なブースティングを組み合わせた手法を提案する。アルゴリズムはテストされ、公開データセット上のAdaBoostアルゴリズムに匹敵することがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-01T16:33:14Z)
Efficient Computation of Expectations under Spanning Tree Distributions [67.71280539312536]
本稿では,エッジファクター,非プロジェクティブ・スパンニングツリーモデルにおいて,一階期待と二階期待の重要なケースに対する統一アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは勾配と期待の基本的な関係を利用しており、効率的なアルゴリズムを導出することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-29T14:58:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。