論文の概要: The role of data embedding in quantum autoencoders for improved anomaly detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04519v1
• Date: Fri, 6 Sep 2024 18:00:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 22:31:08.679853
• Title: The role of data embedding in quantum autoencoders for improved anomaly detection
• Title（参考訳）: 量子オートエンコーダの異常検出におけるデータ埋め込みの役割
• Authors: Jack Y. Araz, Michael Spannowsky,
• Abstract要約: 異常検出タスクにおける量子オートエンコーダ(QAE)の性能は、データ埋め込みとアンザッツ設計の選択に大きく依存する。 本研究では,3つのデータ埋め込み技術,データ再ロード,並列埋め込み,代替埋め込みが異常検出におけるQAEの表現性および有効性に与える影響について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of Quantum Autoencoders (QAEs) in anomaly detection tasks is critically dependent on the choice of data embedding and ansatz design. This study explores the effects of three data embedding techniques, data re-uploading, parallel embedding, and alternate embedding, on the representability and effectiveness of QAEs in detecting anomalies. Our findings reveal that even with relatively simple variational circuits, enhanced data embedding strategies can substantially improve anomaly detection accuracy and the representability of underlying data across different datasets. Starting with toy examples featuring low-dimensional data, we visually demonstrate the effect of different embedding techniques on the representability of the model. We then extend our analysis to complex, higher-dimensional datasets, highlighting the significant impact of embedding methods on QAE performance.
• Abstract（参考訳）: 異常検出タスクにおける量子オートエンコーダ(QAE)の性能は、データ埋め込みとアンザッツ設計の選択に大きく依存する。 本研究では,3つのデータ埋め込み技術,データ再ロード,並列埋め込み,代替埋め込みが異常検出におけるQAEの表現性および有効性に与える影響について検討した。 その結果, 比較的単純な変動回路であっても, 拡張されたデータ埋め込み戦略は, 異常検出精度と, 基礎となるデータの異なるデータセット間での表現性を大幅に向上させることができることがわかった。 低次元データを含む玩具の例から始め、異なる埋め込み技術がモデルの表現可能性に与える影響を視覚的に示す。 そして、分析結果を複雑な高次元データセットに拡張し、埋め込み手法がQAEの性能に与える影響を強調します。

関連論文リスト

• A Simple Background Augmentation Method for Object Detection with Diffusion Model [53.32935683257045]
  コンピュータビジョンでは、データの多様性の欠如がモデル性能を損なうことはよく知られている。 本稿では, 生成モデルの進歩を生かして, 単純かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。 背景強化は、特にモデルの堅牢性と一般化能力を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-01T07:40:00Z)
• ARC: A Generalist Graph Anomaly Detector with In-Context Learning [62.202323209244]
  ARCは汎用的なGADアプローチであり、一対一のGADモデルで様々なグラフデータセットの異常を検出することができる。 ARCはコンテキスト内学習を備えており、ターゲットデータセットからデータセット固有のパターンを直接抽出することができる。 各種領域からの複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、ARCの優れた異常検出性能、効率、一般化性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T02:42:33Z)
• Simple Ingredients for Offline Reinforcement Learning [86.1988266277766]
  オフライン強化学習アルゴリズムは、ターゲット下流タスクに高度に接続されたデータセットに有効であることが証明された。 既存の手法が多様なデータと競合することを示す。その性能は、関連するデータ収集によって著しく悪化するが、オフラインバッファに異なるタスクを追加するだけでよい。 アルゴリズム的な考慮以上のスケールが、パフォーマンスに影響を及ぼす重要な要因であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T18:57:53Z)
• Exploring the Influence of Dimensionality Reduction on Anomaly Detection Performance in Multivariate Time Series [0.9790236766474201]
  この研究は、MSL、SMAP、SWaTの3つの異なるデータセットにわたる包括的な評価を含んでいる。 調査対象はPCA, UMAP, Random Projection, t-SNEである。 トレーニング時間の顕著な減少が観察され,次元が半減すると約300%,650%の減少がみられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T11:59:00Z)
• ADT: Agent-based Dynamic Thresholding for Anomaly Detection [4.356615197661274]
  本稿では,エージェントベースの動的しきい値処理(ADT)フレームワークを提案する。 本研究では,自動エンコーダを用いて特徴表現を取得し,複雑な入力データに対する異常スコアを生成する。 ADTはオートエンコーダの異常スコアを利用して閾値を適応的に調整することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T19:07:30Z)
• Innovative Horizons in Aerial Imagery: LSKNet Meets DiffusionDet for Advanced Object Detection [55.2480439325792]
  本稿では,LSKNetのバックボーンをDiffusionDetヘッドに統合したオブジェクト検出モデルの詳細な評価を行う。 提案手法は平均精度(MAP)を約45.7%向上させる。 この進歩は、提案された修正の有効性を強調し、航空画像解析の新しいベンチマークを設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-21T19:49:13Z)
• Amplifying Pathological Detection in EEG Signaling Pathways through Cross-Dataset Transfer Learning [10.212217551908525]
  実世界の病理分類課題におけるデータとモデルスケーリングとデータセット間の知識伝達の有効性について検討する。 ネガティブトランスファーの可能性の課題を特定し、いくつかの重要なコンポーネントの重要性を強調する。 以上の結果から,小規模で汎用的なモデル(ShallowNetなど)は単一データセット上では良好に動作するが,大規模なモデル(TCNなど)では,大規模かつ多様なデータセットからの転送や学習がより優れていることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-19T20:09:15Z)
• An Outlier Exposure Approach to Improve Visual Anomaly Detection Performance for Mobile Robots [76.36017224414523]
  移動ロボットの視覚異常検出システム構築の問題点を考察する。 標準異常検出モデルは、非異常データのみからなる大規模なデータセットを用いて訓練される。 本研究では,これらのデータを利用してリアルNVP異常検出モデルの性能向上を図る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T15:18:13Z)
• Towards Data-Efficient Detection Transformers [77.43470797296906]
  我々は、ほとんどの検出トランスフォーマーが、小さなデータセットで大きなパフォーマンス低下に悩まされていることを示す。 我々はデータ効率に影響を与える要因を、データ効率のRCNNから代表DETRへのステップバイステップ遷移によって実証的に分析する。 本稿では,よりリッチな監視とデータ効率向上を目的とした,シンプルながら効果的なラベル拡張手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T17:56:34Z)
• An Empirical Evaluation of the t-SNE Algorithm for Data Visualization in Structural Engineering [2.4493299476776773]
  t-Distributed Neighbor Embedding (t-SNE)アルゴリズムは、可視化目的で設定された地震関連データセットの寸法を縮小するために用いられる。 SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)は、このようなデータセットの不均衡な性質に対処するために用いられる。 トレーニングデータセットにおけるt-SNEとSMOTEを用いて、ニューラルネットワーク分類器は精度を犠牲にすることなく、有望な結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-18T01:24:39Z)
• The Dilemma Between Data Transformations and Adversarial Robustness for Time Series Application Systems [1.2056495277232115]
  アドリシャルな例、あるいは攻撃者が生成したほぼ区別できない入力は、機械学習の精度を著しく低下させる。 この研究は、データ変換が、リカレントニューラルネットワーク上で効果的な敵サンプルを作成する敵の能力にどのように影響するかを考察する。 データ変換技術は、データセットの本質的な次元を近似した場合のみ、逆例に対する脆弱性を低減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T22:43:37Z)

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。