論文の概要: Evolutionary quantum feature selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07131v1
- Date: Mon, 13 Mar 2023 14:01:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-14 14:42:02.760071
- Title: Evolutionary quantum feature selection
- Title（参考訳）: 進化的量子特徴選択
- Authors: Anton S. Albino, Otto M. Pires, Mauro Q. Nooblath, Erick G. S.
Nascimento
- Abstract要約: 本研究では,量子回路進化(QCE)アルゴリズムを用いた量子特徴選択法(EQFS)を提案する。
提案手法は,浅部深度回路を用いてスパース確率分布を生成するQCEのユニークな機能を利用する。
計算実験により、EQFSは特徴数の2次スケーリングと良い特徴の組み合わせを識別できることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective feature selection is essential for enhancing the performance of
artificial intelligence models. It involves identifying feature combinations
that optimize a given metric, but this is a challenging task due to the
problem's exponential time complexity. In this study, we present an innovative
heuristic called Evolutionary Quantum Feature Selection (EQFS) that employs the
Quantum Circuit Evolution (QCE) algorithm. Our approach harnesses the unique
capabilities of QCE, which utilizes shallow depth circuits to generate sparse
probability distributions. Our computational experiments demonstrate that EQFS
can identify good feature combinations with quadratic scaling in the number of
features. To evaluate EQFS's performance, we counted the number of times a
given classical model assesses the cost function for a specific metric, as a
function of the number of generations.
- Abstract（参考訳）: 効果的な特徴選択は、人工知能モデルの性能向上に不可欠である。
与えられたメトリックを最適化する機能の組み合わせを特定することが必要ですが、これは問題の指数時間的複雑性のために難しいタスクです。
本研究では、量子回路進化(qce)アルゴリズムを用いた進化的量子特徴選択(eqfs)と呼ばれる革新的なヒューリスティックを提案する。
提案手法は,浅部深度回路を用いてスパース確率分布を生成するQCEのユニークな機能を利用する。
計算実験により,eqfsは特徴数の2次スケーリングと良い特徴の組み合わせを識別できることを示した。
EQFSの性能を評価するために、与えられた古典的モデルが特定の計量のコスト関数を評価する回数を世代数関数として数えた。
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