論文の概要: Quantum Vision Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09907v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 16:15:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:19:28.578823
• Title: Quantum Vision Clustering
• Title（参考訳）: 量子ビジョンクラスタリング
• Authors: Xuan Bac Nguyen, Benjamin Thompson, Hugh Churchill, Khoa Luu, Samee U. Khan
• Abstract要約: クラスタリングアルゴリズムは代入問題、しばしばNPハードとして扱われる。 断熱的量子コンピューティングは解決策を提供する。 本稿では,AQCで解けるように設計された最初のクラスタリングの定式化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.483577377335305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Unsupervised visual clustering has recently received considerable attention. It aims to explain distributions of unlabeled visual images by clustering them via a parameterized appearance model. From a different perspective, the clustering algorithms can be treated as assignment problems, often NP-hard. They can be solved precisely for small instances on current hardware. Adiabatic quantum computing (AQC) offers a solution, as it can soon provide a considerable speedup on a range of NP-hard optimization problems. However, current clustering formulations are unsuitable for quantum computing due to their scaling properties. Consequently, in this work, we propose the first clustering formulation designed to be solved with AQC. We employ an Ising model representing the quantum mechanical system implemented on the AQC. Our approach is competitive compared to state-of-the-art optimization-based approaches, even using of-the-shelf integer programming solvers. Finally, we demonstrate that our clustering problem is already solvable on the current generation of real quantum computers for small examples and analyze the properties of the measured solutions.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの視覚的クラスタリングが最近注目されている。 パラメータ化された外観モデルを用いて、ラベルのない視覚画像の分布をクラスタリングすることを目的としている。 異なる観点から、クラスタリングアルゴリズムは代入問題として扱うことができ、しばしばNPハードである。 それらは、現在のハードウェア上の小さなインスタンスに対して正確に解決できる。 AQC(Adiabatic Quantum Computing)は、NP-hard最適化問題に対して、すぐにかなりのスピードアップを提供するソリューションを提供する。 しかし、現在のクラスタリングの定式化は、スケーリング特性のために量子コンピューティングには適さない。 そこで本研究では,AQCで解けるように設計された最初のクラスタリングの定式化を提案する。 AQC上に実装された量子力学系を表すIsingモデルを用いる。 我々のアプローチは、最先端の最適化に基づくアプローチと比較して競争力がある。 最後に,我々のクラスタリング問題は,実量子コンピュータの現世代の小さな例に対してすでに解決可能であり,測定した解の性質を解析できることを実証する。

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