Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classification using quantum kernels in a radial basis function network

論文の概要: Classification using quantum kernels in a radial basis function network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20567v1
Date: Tue, 23 Dec 2025 18:11:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-24 19:17:49.961925
Title: Classification using quantum kernels in a radial basis function network
Title（参考訳）: 放射基底関数ネットワークにおける量子カーネルを用いた分類
Authors: Emily Micklethwaite, Adam Lowe,
Abstract要約: 放射基底関数(RBF)ネットワークは量子カーネル関数を組み込むために拡張される。概念の証明と分類の応用を可能にする合成例が紹介されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Radial basis function (RBF) networks are expanded to incorporate quantum kernel functions enabling a new type of hybrid quantum-classical machine learning algorithm. Using this approach, synthetic examples are introduced which allow for proof of concept on interpolation and classification applications. Quantum kernels have primarily been applied to support vector machines (SVMs), however the quantum kernel RBF network offers potential benefit over quantum kernel based SVMs due to the RBF networks ability to perform multi-class classification natively compared to the standard implementation of the SVM.
Abstract（参考訳）: 放射基底関数(RBF)ネットワークは、新しいタイプのハイブリッド量子古典機械学習アルゴリズムを可能にする量子カーネル関数を組み込むように拡張されている。このアプローチを用いて、補間および分類の応用に関する概念の証明を可能にする合成例が導入された。量子カーネルは、主にベクトルマシン(SVM)をサポートするために応用されてきたが、量子カーネルRBFネットワークは、SVMの標準実装と比較して、マルチクラス分類をネイティブに行うことができるため、量子カーネルベースのSVMよりも潜在的に有利である。

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