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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