論文の概要: Fraud detection in credit card transactions using Quantum-Assisted Restricted Boltzmann Machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.17660v1
- Date: Fri, 19 Dec 2025 15:03:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-22 19:25:54.448853
- Title: Fraud detection in credit card transactions using Quantum-Assisted Restricted Boltzmann Machines
- Title（参考訳）: 量子アシスト型制限ボルツマンマシンを用いたクレジットカード取引における不正検出
- Authors: João Marcos Cavalcanti de Albuquerque Neto, Gustavo Castro do Amaral, Guilherme Penello Temporão,
- Abstract要約: 実量子ハードウェアシミュレータ上で動作する量子コンピューティングを補助する制限ボルツマンマシン(RBM)の性能を評価する。
以上の結果から,量子支援RBM法は古典的手法と比較して,多くのメリットの指標において優れた性能を達成できることが示唆された。
本研究は,金融システムにおける一般故障検出のための量子支援型RBMの実装方法である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Use cases for emerging quantum computing platforms become economically relevant as the efficiency of processing and availability of quantum computers increase. We assess the performance of Restricted Boltzmann Machines (RBM) assisted by quantum computing, running on real quantum hardware and simulators, using a real dataset containing 145 million transactions provided by Stone, a leading Brazilian fintech, for credit card fraud detection. The results suggest that the quantum-assisted RBM method is able to achieve superior performance in most figures of merit in comparison to classical approaches, even using current noisy quantum annealers. Our study paves the way for implementing quantum-assisted RBMs for general fault detection in financial systems.
- Abstract（参考訳）: 量子コンピュータの処理効率と可用性が向上するにつれて、新興量子コンピューティングプラットフォームのユースケースは経済的に重要になる。
我々は,ブラジルの大手フィンテック企業であるStoneが提供した1億4500万件のトランザクションを含む実際のデータセットを用いて,実量子ハードウェアとシミュレータ上で動作する量子コンピューティングによる制限付きボルツマンマシン(RBM)の性能を評価する。
以上の結果から, 量子支援RBM法は, 現在のノイズ量子アニールを用いた場合であっても, 従来の手法と比較して, 優れた性能が得られることが示唆された。
本研究は,金融システムにおける一般故障検出のための量子支援型RBMの実装方法である。
関連論文リスト
- Noise-Resilient Quantum Metrology with Quantum Computing [10.243775711846629]
本稿では,古典的データエンコーディングから量子データの直接処理へ焦点を移す方法を提案する。
本研究では,量子力学から取得した情報を量子コンピュータが最適化する実験可能な手法を開発した。
本手法は,推定値の精度を向上し,量子フィッシャー情報によって定量化されるように感度を著しく向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-31T09:53:38Z) - The curse of random quantum data [62.24825255497622]
量子データのランドスケープにおける量子機械学習の性能を定量化する。
量子機械学習におけるトレーニング効率と一般化能力は、量子ビットの増加に伴い指数関数的に抑制される。
この結果は量子カーネル法と量子ニューラルネットワークの広帯域限界の両方に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T12:18:07Z) - Exploring Unsupervised Anomaly Detection with Quantum Boltzmann Machines
in Fraud Detection [3.955274213382716]
EDR(Restricted Detection and Response)における異常検出は、大企業のサイバーセキュリティプログラムにおいて重要な課題である。
この問題に対する古典的な機械学習アプローチは存在するが、悪質な異常と悪質な異常を区別する際の不満足なパフォーマンスをしばしば示している。
現在使われている機械学習技術よりも優れた一般化を実現するための有望なアプローチは量子生成モデルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-08T07:36:01Z) - Potential and limitations of quantum extreme learning machines [55.41644538483948]
本稿では,QRCとQELMをモデル化するフレームワークを提案する。
我々の分析は、QELMとQRCの両方の機能と限界をより深く理解するための道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-03T09:32:28Z) - Quantum Computing Quantum Monte Carlo [8.69884453265578]
量子コンピューティングと量子モンテカルロを統合したハイブリッド量子古典アルゴリズムを提案する。
我々の研究は、中間スケールおよび早期フォールト耐性量子コンピュータで現実的な問題を解決するための道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-21T14:26:24Z) - Circuit Symmetry Verification Mitigates Quantum-Domain Impairments [69.33243249411113]
本稿では,量子状態の知識を必要とせず,量子回路の可換性を検証する回路指向対称性検証を提案する。
特に、従来の量子領域形式を回路指向安定化器に一般化するフーリエ時間安定化器(STS)手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T21:15:35Z) - Prospects and challenges of quantum finance [5.545791216381869]
モンテカルロ法,ポートフォリオ最適化,機械学習の量子スピードアップを検討する。
これらの量子ファイナンスアルゴリズムの短期的関連性はアプリケーションによって大きく異なる。
我々はこれらのスピードアップを実験的な実現可能性に近づける強力な方法を説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-12T17:02:11Z) - 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) - An Application of Quantum Annealing Computing to Seismic Inversion [55.41644538483948]
小型地震インバージョン問題を解決するために,D波量子アニールに量子アルゴリズムを適用した。
量子コンピュータによって達成される精度は、少なくとも古典的コンピュータと同程度である。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-06T14:18:44Z)
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。