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Quantum Information Processing

Quantum classifiers for domain adaptation

  • 01.02.2023
Erschienen in:
Verfasst von
Xi He
Feiyu Du
Mingyuan Xue
Xiaogang Du
Tao Lei
A. K. Nandi
Erschienen in
Quantum Information Processing | Ausgabe 2/2023

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Abstract

Der Artikel stellt zwei Quantenimplementierungen von Domänenadaptationsklassifikatoren vor: eine basiert auf quantenbasierten linearen Algebra-Subroutinen (QBLAS) und eine andere auf einem variablen hybriden quantenklassischen Verfahren. Der QBLAS-basierte Klassifizierer bietet exponentielle Beschleunigung auf universellen Quantencomputern, während der Variationelle Quantendomänen-Adaptionsklassifizierer (VQDAC) für kurzfristige Quantenbauelemente konzipiert ist. Beide Implementierungen zielen darauf ab, die Rechenkomplexität zu verringern und die Leistung bei Aufgaben des maschinellen Lernens zu verbessern, die die Anpassung von Domänen umfassen. Numerische Experimente zeigen die Machbarkeit und Effektivität dieser Quantenklassifikatoren und zeigen eine vergleichbare oder überlegene Leistung wie klassische Domänenadaptationsmodelle. Der Artikel beleuchtet offene Fragen und zukünftige Arbeiten zur Optimierung dieser Quantenalgorithmen für die praktische Umsetzung.
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Titel
Quantum classifiers for domain adaptation
Verfasst von
Xi He
Feiyu Du
Mingyuan Xue
Xiaogang Du
Tao Lei
A. K. Nandi
Publikationsdatum
01.02.2023
Verlag
Springer US
Erschienen in
Quantum Information Processing / Ausgabe 2/2023
Print ISSN: 1570-0755
Elektronische ISSN: 1573-1332
DOI
https://doi.org/10.1007/s11128-023-03846-0
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