Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-inspired anomaly detection, a QUBO formulation

論文の概要: Quantum-inspired anomaly detection, a QUBO formulation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03227v1
Date: Mon, 6 Nov 2023 16:12:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-07 13:48:51.519047
Title: Quantum-inspired anomaly detection, a QUBO formulation
Title（参考訳）: 量子インスピレーションによる異常検出, QUBO の定式化
Authors: Julien Mellaerts
Abstract要約: 異常検出は、データ内の異常なパターンやイベントを特定することを含む機械学習において重要なタスクである。量子コンピューティングの出現により、異常検出のための量子アプローチの開発への関心が高まっている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Anomaly detection is a crucial task in machine learning that involves identifying unusual patterns or events in data. It has numerous applications in various domains such as finance, healthcare, and cybersecurity. With the advent of quantum computing, there has been a growing interest in developing quantum approaches to anomaly detection. After reviewing traditional approaches to anomaly detection relying on statistical or distance-based methods, we will propose a Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO) model formulation of anomaly detection, compare it with classical methods, and discuss its scalability on current Quantum Processing Units (QPU).
Abstract（参考訳）: 異常検出は、データ内の異常なパターンやイベントを特定することを含む機械学習の重要なタスクである。金融、医療、サイバーセキュリティなど様々な分野に応用されている。量子コンピューティングの出現により、異常検出のための量子アプローチの開発への関心が高まっている。統計的・距離的手法に依拠した従来の異常検出手法を概観した後、異常検出の二次的非拘束型二分最適化(qubo)モデル定式化し、古典的手法と比較し、現在の量子処理ユニット(qpu)における拡張性について議論する。

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