量子异常检测的量子机器学习

Oct, 2017

Quantum machine learning for quantum anomaly detection

Nana Liu, Patrick Rebentrost

TL;DR该研究探讨了在量子技术方面，异常探测的重要性并提出了通过机器学习算法（如核主成分分析和一类支持向量机）来实现异常探测。在底层量子逻辑上寻找对应的量子算法，并证明了这两个量子算法的资源需求可以对量子状态的维数以及用于训练机器学习算法的量子状态数量取对数。这使得这些算法可用于处理大规模的量子数据。

Abstract

anomaly detection is used for identifying data that deviate from `normal' data patterns. Its usage on classical data finds diverse applications in many important areas like fraud detection, medical diagnoses, data cleaning and surveillance. With the advent of quantum technologies,

anomaly detection quantum algorithms machine learning quantum states big quantum data

发现论文，激发创造

粒子物理学中的异常检测机器学习

粒子物理学中使用机器学习进行异常检测的最新技术进行综述，讨论了在大型复杂数据集中进行异常检测的挑战，并强调了在粒子物理实验中异常检测的成功应用。

Dec, 2023

量子机器学习用于恶意软件分类

研究在恶意软件检测方面，通过使用量子算法相比于传统的机器学习算法，对于区分恶意和良性的可执行文件的分类任务所带来的好处，且发现最有趣的未来方向。

May, 2023

量子机器学习中的数据力量

探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

Nov, 2020

量子概率哈密顿学习用于生成建模和异常检测

本研究探讨了学习和利用孤立量子力学系统的哈密顿量及其变分热态估计进行数据分析技术的可能性，并使用量子哈密顿基模型的方法进行产生建模，证明可以用混合态表示这样的大型强子对撞机数据。在进一步步骤中，我们将学习到的哈密顿量用于异常检测，表明不同样本类型一旦被视为量子多体系统，就可以形成不同的动力行为。利用这些特征来量化样本类型之间的差异。我们的研究结果表明，设计用于场论计算的方法可以在机器学习应用中加以利用，以将理论方法应用于数据分析技术。

Nov, 2022

混合量子计算机上的无监督机器学习

利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

Dec, 2017

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May, 2024

量子计算专家的机器学习

量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。

Apr, 2024

量子状态的实验机器学习

本研究通过机器学习方法，实验性地构造了一个量子态分类器，能够识别量子态可分离性，此方法能有效地学习和分类量子态，并不需要获取完整的量子态信息。同时本研究表明，通过添加神经网络的隐藏层，可以显著提高状态分类器的性能。这些成果为解决如何在有限的资源下实现量子态分类提供了新的思路，并代表了机器学习在量子信息处理领域的应用进展。

Dec, 2017

量子机器学习的防御性加固

探讨量子信息可以用于使量子分类器更安全或私密的若干方法，包括鲁棒主成分分析、量子 bagging 和 boosting 以及私有的 k-means 聚类。展示了量子技术在机器学习安全领域的作用，除了速度提升外，还可以为机器学习提供有用的优势。

Nov, 2017

量子增强特征空间的监督学习

本研究中，我们提出了两种量子算法用于机器学习问题的处理，即量子变分分类器和量子核估计器，并在超导处理器上实现了这两种算法，为探索噪声中等规模量子计算机在机器学习中的应用提供了新的工具。

Apr, 2018