量子增强特征空间的监督学习
本文旨在探讨量子计算与机器学习中内核方法之间的相关性,并阐述如何利用通过编码输入数据来创建非线性特征空间的理论基础,进而使用量子计算机进行分析。作者进一步提出使用量子内核估计,并将其输入到经典的内核方法,以及使用变分量子电路作为线性模型来分类数据的两种方法。
Mar, 2018
本文提出一种量子支持向量机分类器模型,实现有监督分类并取得了明显的量子加速,要求仅具备经典数据访问能力。在构造的数据集中,基于普遍认为的离散对数问题的困难性假设,该量子分类器实现的分类效果均优于无法逆多项式地超越瞎猜的经典学习器。这个模型可以通过一个容错的量子计算机来估算内积核函数,并且将数据映射为一个量子特征空间。此外,该分类器对由有限采样误差产生的内积核函数的加性误差具有一定的鲁棒性。
Oct, 2020
该研究表明,通过矩阵乘法技术实现支持向量机,并在量子计算机上实现,可获得当经典取样算法需要多项式时间时的指数加速,以及内积(核)矩阵的矩阵求逆的非稀疏矩阵数乘法,从而在监督式机器学习中实现新数据分类。
Jul, 2013
量子计算在机器学习任务中的潜力使得核计算和模型精度得到显著提高。通过使用一类支持向量机和量子核,相对于经典对照方法,先前研究观察到了显着的平均精度改进。然而,传统计算这些核的方法对于数据大小具有二次时间复杂度,这在实际应用中带来了挑战。为了缓解这个问题,我们探索了两种不同的方法:利用随机测量来评估量子核以及实施可变子采样集合方法,这两种方法都针对线性时间复杂度。实验结果表明,采用这些方法的训练和推断时间大大减少,分别达到了 95% 和 25%,同时随机测量的平均精度明显优于经典径向基函数核,为进一步研究可扩展、高效的量子计算在机器学习中的应用方向提供了有希望的线索。
Dec, 2023
本文针对 QSVM 模型的两种方法:量子核 SVM(QK-SVM)和量子变分 SVM(QV-SVM)进行研究,并提出了一种将二者优势相结合的新型模型:量子变分核 SVM(QVK-SVM)。实验结果表明,QVK-SVM 在准确性、损失和混淆矩阵指标方面均优于现有模型,具有很大的应用潜力,值得被推广应用于未来的量子机器学习研究。
May, 2023