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D.威尔施。;M.威尔施。;De Raedt，H。;Michielsen，K。

D波量子退火器上的支持向量机。 （英语） Zbl 1509.68231号

计算。物理学。Commun公司。 248，文章ID 107006，10 p.（2020）.
摘要：基于核的支持向量机（SVM）是用于分类和回归问题的有监督机器学习算法。我们介绍了一种在D波2000Q量子退火机上训练支持向量机的方法，并与在传统计算机上训练的支持向量机进行了性能比较。该方法既适用于合成数据，也适用于从生物学实验中获得的真实数据。我们发现，量子退火产生了一个不同解决方案的集合，与在传统计算机上训练的SVM的单个全局最小值相比，该集合通常能更好地推广到看不见的数据，特别是在只有有限训练数据的情况下。对于训练数据多于量子退火器当前适合的训练数据的情况，我们表明，对于相同参数，数据子集的分类器组合几乎总是产生比传统SVM更强的联合分类器。

引用于5文件

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
81第68页 量子计算
92-08 生物问题的计算方法

关键词：

支持向量机;基于核的SVM;机器学习;分类;量子计算;量子退火

软件：

PRMLT公司;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Willsch}等人，计算。物理学。Commun公司。248，文章ID 107006，10 p.（2020；Zbl 1509.68231）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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