Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum Optimized Centroid Initialization

論文の概要: Quantum Optimized Centroid Initialization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08626v1
Date: Mon, 15 May 2023 13:20:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-16 14:34:59.698799
Title: Quantum Optimized Centroid Initialization
Title（参考訳）: 量子最適化セントロイド初期化
Authors: Nicholas R. Allgood, Ajinkya Borle, Charles K. Nicholas
Abstract要約: 量子コンピューティングの大きな利点の1つは、古典的な方法よりも早く複雑な計算問題を解くことができることである。量子コンピューティングの利点を活用して、プロトタイプベースのクラスタリングにおいて、より優れた開始セントロイドを見つけるための研究結果を提示する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9760487761422324
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: One of the major benefits of quantum computing is the potential to resolve complex computational problems faster than can be done by classical methods. There are many prototype-based clustering methods in use today, and the selection of the starting nodes for the center points is often done randomly. Clustering often suffers from accepting a local minima as a valid solution when there are possibly better solutions. We will present the results of a study to leverage the benefits of quantum computing for finding better starting centroids for prototype-based clustering.
Abstract（参考訳）: 量子コンピューティングの大きな利点の1つは、古典的な方法よりも早く複雑な計算問題を解くことができることである。現在、多くのプロトタイプベースのクラスタリング手法が使われており、中心点に対する開始ノードの選択はランダムに行われることが多い。クラスタリングは、おそらくより良いソリューションがある場合、有効なソリューションとしてローカルのミニマを受け入れるのに苦しむ。本稿では,量子コンピューティングの利点を活用し,プロトタイプベースのクラスタリングのための起点センタロイドを見つけるための研究結果を提示する。

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