論文の概要: Semisupervised Anomaly Detection using Support Vector Regression with
Quantum Kernel
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00583v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 15:00:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 13:54:25.395404
- Title: Semisupervised Anomaly Detection using Support Vector Regression with
Quantum Kernel
- Title（参考訳）: 量子カーネルを用いた支持ベクトル回帰を用いた半教師付き異常検出
- Authors: Kilian Tscharke, Sebastian Issel, Pascal Debus
- Abstract要約: 異常検出(AD)は、他のデータから何らかの方法で逸脱する観測や事象を特定することである。
本稿では,量子カーネルによる支持ベクトル回帰(SVR)の再構成損失に基づく半教師付きADへのアプローチを提案する。
量子カーネルを用いたSVRモデルは、RBFカーネルや他のすべてのモデルよりも優れた性能を示し、全てのデータセットに対して最高平均AUCを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection (AD) involves identifying observations or events that
deviate in some way from the rest of the data. Machine learning techniques have
shown success in automating this process by detecting hidden patterns and
deviations in large-scale data. The potential of quantum computing for machine
learning has been widely recognized, leading to extensive research efforts to
develop suitable quantum machine learning (QML) algorithms. In particular, the
search for QML algorithms for near-term NISQ devices is in full swing. However,
NISQ devices pose additional challenges due to their limited qubit coherence
times, low number of qubits, and high error rates. Kernel methods based on
quantum kernel estimation have emerged as a promising approach to QML on NISQ
devices, offering theoretical guarantees, versatility, and compatibility with
NISQ constraints. Especially support vector machines (SVM) utilizing quantum
kernel estimation have shown success in various supervised learning tasks.
However, in the context of AD, semisupervised learning is of great relevance,
and yet there is limited research published in this area. This paper introduces
an approach to semisupervised AD based on the reconstruction loss of a support
vector regression (SVR) with quantum kernel. This novel model is an alternative
to the variational quantum and quantum kernel one-class classifiers, and is
compared to a quantum autoencoder as quantum baseline and a SVR with
radial-basis-function (RBF) kernel as well as a classical autoencoder as
classical baselines. The models are benchmarked extensively on 10 real-world AD
data sets and one toy data set, and it is shown that our SVR model with quantum
kernel performs better than the SVR with RBF kernel as well as all other
models, achieving highest mean AUC over all data sets. In addition, our QSVR
outperforms the quantum autoencoder on 9 out of 11 data sets.
- Abstract（参考訳）: 異常検出(AD)は、他のデータから何らかの方法で逸脱する観測や事象を特定することである。
機械学習技術は、大規模データの隠れパターンや偏差を検出することによって、このプロセスを自動化することに成功した。
機械学習のための量子コンピューティングの可能性は広く認識されており、適切な量子機械学習(QML)アルゴリズムを開発するための広範な研究努力につながっている。
特に、NISQデバイスに対するQMLアルゴリズムの探索は、完全に揺れている。
しかし、NISQデバイスは、量子コヒーレンス時間に制限があり、量子ビット数が低く、エラー率が高いため、さらなる課題が生じる。
NISQデバイス上でのQMLに対する有望なアプローチとして量子カーネル推定に基づくカーネル手法が登場し、理論的な保証、汎用性、およびNISQ制約との互換性を提供する。
特に量子カーネル推定を利用したベクトルマシン(SVM)は,様々な教師付き学習タスクで成功を収めている。
しかし、ADの文脈では、半教師あり学習は極めて関連性が高いが、この分野での研究は限られている。
本稿では,量子カーネルによる支持ベクトル回帰(SVR)の再構成損失に基づく半教師付きADへのアプローチを提案する。
この新モデルは変分量子カーネルと量子カーネルの1クラス分類器の代替であり、量子オートエンコーダを量子ベースラインとして、SVRを放射基底関数(RBF)カーネルとし、古典的オートエンコーダを古典的ベースラインとして比較する。
実世界の10のADデータセットと1つの玩具データセットでベンチマークを行い、我々の量子カーネルを用いたSVRモデルはRBFカーネルと他のすべてのモデルよりも優れた性能を示し、全てのデータセットに対して最高平均AUCを達成する。
さらに、我々のqsvrは11のデータセットのうち9の量子オートエンコーダよりも優れています。
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