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Quantum Information Processing

An all-pair quantum SVM approach for big data multiclass classification

  • 01.10.2018
Erschienen in:
Verfasst von
Arit Kumar Bishwas
Ashish Mani
Vasile Palade
Erschienen in
Quantum Information Processing | Ausgabe 10/2018

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Abstract

In this paper, we discuss a quantum approach for the all-pair multiclass classification problem. In an all-pair approach, there is one binary classification problem for each pair of classes, and so there are k(k − 1)/2 classifiers for a k-class classification problem. As compared to the classical multiclass support vector machine that can be implemented with polynomial run time complexity, our approach exhibits exponential speedup due to quantum computing. The quantum all-pair algorithm can also be used with other classification algorithms, and a speedup gain can be achieved as compared to their classical counterparts.

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Titel
An all-pair quantum SVM approach for big data multiclass classification
Verfasst von
Arit Kumar Bishwas
Ashish Mani
Vasile Palade
Publikationsdatum
01.10.2018
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 10/2018
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-018-2046-z
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