論文の概要: Probabilistic Sampling of Balanced K-Means using Adiabatic Quantum Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12153v2
• Date: Wed, 1 May 2024 15:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-02 20:21:02.364565
• Title: Probabilistic Sampling of Balanced K-Means using Adiabatic Quantum Computing
• Title（参考訳）: Adiabatic Quantum Computing を用いた平衡K平均の確率的サンプリング
• Authors: Jan-Nico Zaech, Martin Danelljan, Tolga Birdal, Luc Van Gool,
• Abstract要約: AQCは研究関心の問題を実装でき、コンピュータビジョンタスクのための量子表現の開発に拍車をかけた。 本研究では,この情報を確率的バランスの取れたk平均クラスタリングに活用する可能性について検討する。 最適でない解を捨てる代わりに, 計算コストを少なくして, 校正後部確率を計算することを提案する。 これにより、合成タスクと実際の視覚データについて、D-Wave AQCで示すような曖昧な解とデータポイントを識別することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.83016310295804
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Adiabatic quantum computing (AQC) is a promising approach for discrete and often NP-hard optimization problems. Current AQCs allow to implement problems of research interest, which has sparked the development of quantum representations for many computer vision tasks. Despite requiring multiple measurements from the noisy AQC, current approaches only utilize the best measurement, discarding information contained in the remaining ones. In this work, we explore the potential of using this information for probabilistic balanced k-means clustering. Instead of discarding non-optimal solutions, we propose to use them to compute calibrated posterior probabilities with little additional compute cost. This allows us to identify ambiguous solutions and data points, which we demonstrate on a D-Wave AQC on synthetic tasks and real visual data.
• Abstract（参考訳）: AQC(Adiabatic quantum computing)は、NP-hard最適化問題に対する有望なアプローチである。 現在のAQCは研究関心の問題を実装でき、多くのコンピュータビジョンタスクのための量子表現の開発に拍車をかけた。 ノイズの多いAQCから複数の測定を必要とするが、現在のアプローチでは、最も良い測定しか利用せず、残りの測定値に含まれる情報を捨てている。 本研究では,この情報を確率的バランスの取れたk平均クラスタリングに活用する可能性について検討する。 最適でない解を捨てる代わりに, 計算コストを少なくして, 校正後部確率を計算することを提案する。 これにより、合成タスクと実際の視覚データについて、D-Wave AQCで示すような曖昧な解とデータポイントを特定できる。

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