論文の概要: Quantum support vector data description for anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06375v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 07:35:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 18:32:06.696143
• Title: Quantum support vector data description for anomaly detection
• Title（参考訳）: 異常検出のための量子サポートベクトルデータ記述
• Authors: Hyeondo Oh, Daniel K. Park
• Abstract要約: 異常検出は、データ分析とパターン認識において重要な問題であり、様々な領域における応用を見つける。 本稿では,異常検出のための教師なし学習アルゴリズムである量子支援ベクトルデータ記述(QSVDD)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5439020425819
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection is a critical problem in data analysis and pattern recognition, finding applications in various domains. We introduce quantum support vector data description (QSVDD), an unsupervised learning algorithm designed for anomaly detection. QSVDD utilizes a shallow-depth quantum circuit to learn a minimum-volume hypersphere that tightly encloses normal data, tailored for the constraints of noisy intermediate-scale quantum (NISQ) computing. Simulation results on the MNIST and Fashion MNIST image datasets demonstrate that QSVDD outperforms both quantum autoencoder and deep learning-based approaches under similar training conditions. Notably, QSVDD offers the advantage of training an extremely small number of model parameters, which grows logarithmically with the number of input qubits. This enables efficient learning with a simple training landscape, presenting a compact quantum machine learning model with strong performance for anomaly detection.
• Abstract（参考訳）: 異常検出は、データ分析とパターン認識において重要な問題であり、様々な領域のアプリケーションを見つける。 本稿では,異常検出のための教師なし学習アルゴリズムである量子支援ベクトルデータ記述(QSVDD)を紹介する。 QSVDDは浅い深さの量子回路を用いて、ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)コンピューティングの制約に合わせて、通常のデータを厳密に囲む最小体積超球面を学習する。 MNISTとFashion MNISTの画像データセットのシミュレーション結果は、QSVDDが同様のトレーニング条件下で量子オートエンコーダとディープラーニングベースのアプローチより優れていることを示している。 特に、QSVDDは、非常に少数のモデルパラメータをトレーニングする利点があり、これは入力キュービットの数と対数的に増加する。 これにより、単純なトレーニングランドスケープで効率的な学習が可能になり、異常検出に強力なパフォーマンスを持つコンパクトな量子機械学習モデルが提示される。

関連論文リスト

• Learning Density Functionals from Noisy Quantum Data [0.0]
  ノイズの多い中間スケール量子(NISQ)デバイスは、機械学習(ML)モデルのトレーニングデータを生成するために使用される。 NISQアルゴリズムの典型的なノイズを受ける小さなデータセットからニューラルネットワークMLモデルをうまく一般化できることを示す。 本研究は,NISQデバイスを実用量子シミュレーションに活用するための有望な経路であることを示唆する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T17:59:55Z)
• Efficient Learning for Linear Properties of Bounded-Gate Quantum Circuits [63.733312560668274]
  d可変RZゲートとG-dクリフォードゲートを含む量子回路を与えられた場合、学習者は純粋に古典的な推論を行い、その線形特性を効率的に予測できるだろうか? 我々は、d で線形にスケーリングするサンプルの複雑さが、小さな予測誤差を達成するのに十分であり、対応する計算の複雑さは d で指数関数的にスケールすることを証明する。 我々は,予測誤差と計算複雑性をトレードオフできるカーネルベースの学習モデルを考案し,多くの実践的な環境で指数関数からスケーリングへ移行した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-22T08:21:28Z)
• Drastic Circuit Depth Reductions with Preserved Adversarial Robustness by Approximate Encoding for Quantum Machine Learning [0.5181797490530444]
  本研究では, 変分, 遺伝的および行列積状態に基づくアルゴリズムを用いて, 符号化画像データを表す量子状態の効率的な作成法を実装した。 その結果、これらの手法は、標準状態準備実装よりも2桁も浅い回路を用いて、QMLに適したレベルにほぼ準備できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T01:49:36Z)
• Entanglement Verification with Deep Semi-supervised Machine Learning [10.587454514254423]
  ラベル付きデータの少ない部分とラベル付きデータの少ない部分を持つ深層半教師付き学習モデルを提案する。 我々は,従来の教師付き学習モデルと比較して,モデルが優れた一般化能力を持ち,精度が向上することを確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-29T15:41:04Z)
• Semisupervised Anomaly Detection using Support Vector Regression with Quantum Kernel [0.0]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T15:00:14Z)
• Towards Neural Variational Monte Carlo That Scales Linearly with System Size [67.09349921751341]
  量子多体問題(Quantum many-body problem)は、例えば高温超伝導体のようなエキゾチックな量子現象をデミストする中心である。 量子状態を表すニューラルネットワーク(NN)と変分モンテカルロ(VMC)アルゴリズムの組み合わせは、そのような問題を解決する上で有望な方法であることが示されている。 ベクトル量子化技術を用いて,VMCアルゴリズムの局所エネルギー計算における冗長性を利用するNNアーキテクチャVector-Quantized Neural Quantum States (VQ-NQS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T19:00:04Z)
• A didactic approach to quantum machine learning with a single qubit [68.8204255655161]
  我々は、データ再ロード技術を用いて、単一のキュービットで学習するケースに焦点を当てる。 我々は、Qiskit量子コンピューティングSDKを用いて、おもちゃと現実世界のデータセットに異なる定式化を実装した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-23T18:25:32Z)
• QuanGCN: Noise-Adaptive Training for Robust Quantum Graph Convolutional Networks [124.7972093110732]
  本稿では,ノード間の局所的なメッセージパッシングをクロスゲート量子演算のシーケンスで学習する量子グラフ畳み込みネットワーク(QuanGCN)を提案する。 現代の量子デバイスから固有のノイズを緩和するために、ノードの接続をスパーズするためにスパース制約を適用します。 我々のQuanGCNは、いくつかのベンチマークグラフデータセットの古典的なアルゴリズムよりも機能的に同等か、さらに優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-09T21:43:16Z)
• Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting qubit [50.591267188664666]
  我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。 このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。 このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z)
• Quantum Algorithms for Data Representation and Analysis [68.754953879193]
  機械学習におけるデータ表現のための固有problemsの解を高速化する量子手続きを提供する。 これらのサブルーチンのパワーと実用性は、主成分分析、対応解析、潜在意味解析のための入力行列の大きさのサブ線形量子アルゴリズムによって示される。 その結果、入力のサイズに依存しない実行時のパラメータは妥当であり、計算モデル上の誤差が小さいことが示され、競合的な分類性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T00:41:43Z)
• Tree tensor network classifiers for machine learning: from quantum-inspired to quantum-assisted [0.0]
  本稿では,データベクトルの長さが指数関数的に大きいヒルベルト空間において,多変量データを量子状態に符号化する量子支援機械学習(QAML)法について述べる。 本稿ではゲートベースの量子コンピューティングデバイスに実装可能なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:31:48Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。