論文の概要: Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19843v1
- Date: Tue, 24 Dec 2024 15:44:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:43:48.072107
- Title: Quantum Bayesian Networks for Machine Learning in Oil-Spill Detection
- Title(参考訳): オイルスパイル検出における機械学習のための量子ベイズネットワーク
- Authors: Owais Ishtiaq Siddiqui, Nouhaila Innan, Alberto Marchisio, Mohamed Bennai, Muhammad Shafique,
- Abstract要約: 本稿では、量子ベイズネットワーク(QBN)を用いて、不均衡なデータセットを分類する新しいベイズアプローチを提案する。
量子拡張を古典的な機械学習アーキテクチャに統合するという課題を効果的に解決する。
本研究は, 異常の検出・分類において重要な進歩を示し, より効果的かつ正確な環境モニタリング・管理に寄与している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9554540293311864
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Quantum Machine Learning (QML) has shown promise in diverse applications such as environmental monitoring, healthcare diagnostics, and financial modeling. However, the practical application of QML faces challenges, such as the limited availability of quantum hardware and the complexity of integrating quantum algorithms with classical systems. This paper introduces a novel Bayesian approach using Quantum Bayesian Networks (QBNs) to classify imbalanced datasets, focusing on differentiating ``oil-spill'' from ``non-spill'' classes in satellite-derived data. By employing QBNs, which combine probabilistic reasoning with quantum state preparation, we effectively address the challenge of integrating quantum enhancements with classical machine learning architectures. While the integration improves key performance metrics, it also uncovers areas for refinement, highlighting the need for customized strategies to address specific challenges and optimize outcomes. Our study demonstrates significant advances in detecting and classifying anomalies, contributing to more effective and precise environmental monitoring and management.
- Abstract(参考訳): 量子機械学習(QML)は、環境モニタリング、医療診断、ファイナンシャルモデリングといった様々な応用において有望であることを示している。
しかし、QMLの実践的な応用は、量子ハードウェアの可用性の制限や、量子アルゴリズムと古典的なシステムを統合する複雑さといった課題に直面している。
本稿では,量子ベイズネットワーク(QBN)を用いた新しいベイズ的手法を提案する。
確率論的推論と量子状態準備を組み合わせたQBNを用いることで、量子拡張を古典的な機械学習アーキテクチャに統合するという課題を効果的に解決する。
統合は重要なパフォーマンス指標を改善する一方で、改善のための領域を明らかにし、特定の課題に対処し、成果を最適化するためのカスタマイズされた戦略の必要性を強調している。
本研究は, 異常の検出・分類において重要な進歩を示し, より効果的かつ正確な環境モニタリング・管理に寄与している。
関連論文リスト
- Identifying Flaky Tests in Quantum Code: A Machine Learning Approach [5.323578182914324]
量子システムの基本的な特徴である不確定性は、量子プログラムにおけるフレキテストの可能性を高める。
量子プログラムにおけるフレキなテストを自動的に検出するために,複数の機械学習モデルを活用する,新しい機械学習プラットフォームを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-06T19:43:51Z) - A learning agent-based approach to the characterization of open quantum systems [0.0]
我々は,オープンな量子モデル学習エージェント (oQMLA) フレームワークを導入し,Louvillianフォーマリズムによるマルコフ雑音を考慮した。
ハミルトン作用素とジャンプ作用素を同時に学習することにより、oQMLAは独立に系のコヒーレント力学と非コヒーレント力学の両方を捉える。
複雑化のシミュレーションシナリオにおける本実装の有効性を検証し,ハードウェアによる測定誤差に対するロバスト性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-09T16:25:17Z) - Leveraging Pre-Trained Neural Networks to Enhance Machine Learning with Variational Quantum Circuits [48.33631905972908]
我々は、事前学習されたニューラルネットワークを用いて変分量子回路(VQC)を強化する革新的なアプローチを導入する。
この手法は近似誤差をキュービット数から効果的に分離し、制約条件の必要性を除去する。
我々の結果はヒトゲノム解析などの応用にまで拡張され、我々のアプローチの幅広い適用性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-13T12:03:39Z) - Exploring Quantum-Enhanced Machine Learning for Computer Vision: Applications and Insights on Noisy Intermediate-Scale Quantum Devices [0.0]
本研究では,量子コンピューティングと機械学習(ML)の交わりについて検討する。
小型量子デバイスにおけるデータ再ロード方式やGAN(Generative Adversarial Networks)モデルなどのハイブリッド量子古典アルゴリズムの有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-01T20:55:03Z) - Quantum Mixed-State Self-Attention Network [3.1280831148667105]
本稿では,自然言語処理タスクのためのQMSAN(Quantum Mixed-State Self-Attention Network)を提案する。
QMSANは混合状態に基づく量子アテンション機構を使用し、量子領域内のクエリとキー間の直接的な類似度推定を可能にする。
また、回路内の固定量子ゲートを介して実装された革新的な量子位置符号化方式を提案し、追加の量子ビットリソースを使わずにシーケンス情報をキャプチャする能力を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-05T11:29:05Z) - GQHAN: A Grover-inspired Quantum Hard Attention Network [53.96779043113156]
GQHAM(Grover-inspired Quantum Hard Attention Mechanism)を提案する。
GQHANは、既存の量子ソフト自己保持機構の有効性を超越して、非微分可能性ハードルをかなり上回っている。
GQHANの提案は、将来の量子コンピュータが大規模データを処理する基盤を築き、量子コンピュータビジョンの開発を促進するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-25T11:11:16Z) - Neural auto-designer for enhanced quantum kernels [59.616404192966016]
本稿では,問題固有の量子特徴写像の設計を自動化するデータ駆動型手法を提案する。
私たちの研究は、量子機械学習の進歩におけるディープラーニングの実質的な役割を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-20T03:11:59Z) - Coreset selection can accelerate quantum machine learning models with
provable generalization [6.733416056422756]
量子ニューラルネットワーク(QNN)と量子カーネルは、量子機械学習の領域において顕著な存在である。
我々は、QNNと量子カーネルのトレーニングを高速化することを目的とした、コアセット選択という統一的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T08:59:46Z) - 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) - QKSAN: A Quantum Kernel Self-Attention Network [53.96779043113156]
量子カーネル法(Quantum Kernel Methods, QKM)のデータ表現能力とSAMの効率的な情報抽出能力を組み合わせた量子カーネル自己認識機構(Quantum Kernel Self-Attention Mechanism, QKSAM)を導入する。
量子カーネル自己保持ネットワーク(QKSAN)フレームワークは,DMP(Dederred Measurement Principle)と条件測定技術を巧みに組み込んだQKSAMに基づいて提案されている。
4つのQKSANサブモデルはPennyLaneとIBM Qiskitプラットフォームにデプロイされ、MNISTとFashion MNISTのバイナリ分類を実行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-25T15:08:19Z) - 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) - Synergy Between Quantum Circuits and Tensor Networks: Short-cutting the
Race to Practical Quantum Advantage [43.3054117987806]
本稿では,量子回路の初期化を最適化するために,古典計算資源を利用するスケーラブルな手法を提案する。
本手法は, PQCのトレーニング性, 性能を, 様々な問題において著しく向上させることを示す。
古典的コンピュータを用いて限られた量子資源を増強する手法を実証することにより、量子コンピューティングにおける量子と量子に着想を得たモデル間の相乗効果を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-29T15:24:03Z) - On exploring the potential of quantum auto-encoder for learning quantum systems [60.909817434753315]
そこで我々は,古典的な3つのハードラーニング問題に対処するために,QAEに基づく効果的な3つの学習プロトコルを考案した。
私たちの研究は、ハード量子物理学と量子情報処理タスクを達成するための高度な量子学習アルゴリズムの開発に新たな光を当てています。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T14:01:40Z) - Quantum Federated Learning with Quantum Data [87.49715898878858]
量子機械学習(QML)は、量子コンピューティングの発展に頼って、大規模な複雑な機械学習問題を探求する、有望な分野として登場した。
本稿では、量子データ上で動作し、量子回路パラメータの学習を分散的に共有できる初めての完全量子連合学習フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-30T12:19:27Z) - Quantum circuit architecture search for variational quantum algorithms [88.71725630554758]
本稿では、QAS(Quantum Architecture Search)と呼ばれるリソースと実行時の効率的なスキームを提案する。
QASは、よりノイズの多い量子ゲートを追加することで得られる利点と副作用のバランスをとるために、自動的にほぼ最適アンサッツを求める。
数値シミュレータと実量子ハードウェアの両方に、IBMクラウドを介してQASを実装し、データ分類と量子化学タスクを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T12:06:27Z)
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。