刘文杰;高佩佩;于文彬;瞿志国;杨庆农 量子浮雕算法。 (英语) Zbl 1400.68178号 量子信息处理。 17,第10号,第280号论文,第15页(2018年). 摘要:Relief算法是Kira和Rendell提出的用于二进制分类的一种特征选择算法,其计算复杂度随着样本规模和特征数量的增加而显著增加。为了降低复杂性,提出了一种基于Relief算法的量子特征选择算法,也称为量子Relief方法。在该算法中,通过CMP和旋转操作,每个样本的所有特征都被某个量子态叠加,然后对该量子态进行交换测试和测量,以获得两个样本之间的相似性。之后,近命中率和险情通过计算最大相似度得到特征权重向量WT,并进一步应用于更新特征权重向量,以得到确定具有阈值的相关特征的({上划线{mathrm{WT}}}})。为了验证我们的算法,以一个简单的例子进行了基于IBMQ的仿真实验。效率分析表明,该算法的计算复杂度为O(百万),而原始Relief算法的复杂度为O(海里),其中\(N\)是每个样本的特征数,\(M\)是样本集的大小。显然,我们的量子浮雕算法比经典算法具有更好的加速性能。 引用于10文件 MSC公司: 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 2012年第68季度 计算理论中的量子算法和复杂性 81页68 量子计算 关键词:量子救济算法;特征选择;CMP操作;旋转操作;交换测试;IBM q公司 软件:QISKit公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{W.-J.Liu}等人,《量子信息处理》。17,第10号,第280号论文,15页(2018;Zbl 1400.68178) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Mohri,M.,Rostamizadeh,A.,Talwalkar,A.:机器学习基础。麻省理工学院出版社,剑桥(2012)·Zbl 1318.68003号 [2] Bellman,R.E.:动态编程。普林斯顿大学出版社,普林斯顿(1957)·Zbl 0077.13605号 [3] Roweis,ST;Saul,LK,局部线性嵌入的非线性降维,科学,2902323-2326,(2000)·doi:10.1126/science.290.5500.2323 [4] Liu,H.,Motoda,H.:知识发现和数据挖掘的特征选择。施普林格,纽约(2012)·Zbl 0908.68127号 [5] Liu,H.,Motoda,H.:特征选择的计算方法。CRC出版社,博卡拉顿(2007)·Zbl 1130.62118号 [6] Kira,Kenji;Rendell,Larry A.,《特征选择的实用方法》,249-256,(1992)·doi:10.1016/B978-1-55860-247-2.50037-1 [7] Zhang,J.,Lin,H.,Zhao,M.:使用Relief的手势识别快速算法。In:程序。第六届模糊系统与知识发现国际会议,第1卷,第8-12页,IEEE出版社,美国新泽西州皮斯卡塔韦(2009) [8] Amjady,N.,Daraeepour,A.:使用救济算法和神经网络进行日电价预测。In:程序。第五届欧洲电力国际会议,第1-7页,IEEE出版社,葡萄牙里斯本市场(2008) [9] Dai,Y.,Chen,L.,Zhang,W.,Min,Y.:基于救济算法的多支持向量机电力系统暂态稳定性评估。In:程序。2015年IEEE PES亚太电力和能源工程,第1-5页。IEEE出版社,澳大利亚昆士兰州布里斯班(2015) [10] Feynman,RP,量子机械计算机,Found。物理。,16, 507-531, (1986) ·doi:10.1007/BF01886518 [11] Deutsch,D。;Jozsa,R.,通过量子计算快速解决问题,Proc。R.Soc.伦敦。序列号。数学。物理学。科学。,439, 553-558, (1992) ·Zbl 0792.68058号 ·doi:10.1098/rspa.1992.0167 [12] Deutsch,D.,《量子理论、教会原理和通用量子计算机》,Proc。R.Soc.伦敦。序列号。数学。物理学。科学。,400,97-117,(1985年)·Zbl 0900.81019号 ·doi:10.1098/rspa.1985.0070 [13] Shor,PW,量子计算机上素因式分解和离散对数的多项式时间算法,SIAM Rev.,41,303-332,(1999)·Zbl 1005.11507号 ·doi:10.1137/S0036144598347011 [14] Lov K.Grover:数据库搜索的快速量子力学算法。In:程序。第28届美国计算机学会计算机理论年会,第212-219页,美国纽约州纽约市美国计算机学会出版社(1996)·Zbl 0922.68044号 [15] 佐佐木,M。;Carlini,A.,《量子学习和通用量子匹配机》,Phys。修订版A,66,022303,(2002)·doi:10.1103/PhysRevA.66.022303 [16] Servedio,RA;Gortler,SJ,量子可学习性和经典可学习性之间的等价和分离,SIAM J.Compute。,331067-1092,(2004年)·Zbl 1101.68623号 ·网址:10.1137/S0097539704412910 [17] Hentschel,A。;不列颠哥伦比亚省桑德斯,《精确量子测量的机器学习》,《物理学》。修订稿。,104, 063603, (2010) ·doi:10.1103/PhysRevLett.104.063603 [18] Neven,H.,Denchev,V.S.,Rose,G.,Macready,W.G.:使用量子绝热算法训练大规模分类器。(2009). arXiv:quant-ph/0912.0779v1 [19] 吉隆坡普登兹;激光雷达,DA,量子绝热机器学习,量子信息处理。,12, 2027-2070, (2013) ·Zbl 1271.81052号 ·doi:10.1007/s11128-012-0506-4 [20] Anguita博士。;Ridela,S。;里维奇奥,F。;Zunino,R.,训练支持向量机的量子优化,神经网络。,16, 763-770, (2003) ·doi:10.1016/S0893-6080(03)00087-X [21] 韦伯,N。;卡普尔,A。;Svore,K.,用于监督和非监督学习的最近邻方法的量子算法,量子信息。计算。,15, 316-356, (2015) [22] Lloyd,S.,Mohseni,M.,Rebentrost,P.:监督和非监督机器学习的量子算法。(2013). arXiv:quant-ph/1307.0411 [23] Buhrman,H。;克莱夫,R。;Watrous,J。;De、WR、Quantum指纹、Phys。修订稿。,87, 167902, (2001) ·doi:10.1103/PhysRevLett.87.167902 [24] IBM量子计算平台。https://www.research.ibm.com/ibm-q/。2018年4月12日在线访问 [25] QISKit:开源量子信息科学工具包。https://qiskit.org/。2018年4月12日在线访问 [26] 科诺连科,I。;Simec,E。;Robniksikonja,M.,用RELIEFF克服归纳学习算法的近视,应用。智力。,7, 39-55, (1997) ·doi:10.1023/A:1008280620621 [27] Robnik-Sikonja,M.,Kononenko,I.:Relief对回归中属性估计的改编。In:程序。第14届国际机器学习会议,第296-304页,Morgan Kaufmann Publishers,Nashville,TN,USA(1997) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。