Quantum support vector machine for big data classification大数据分类的量子支持向量机

十个公式撑起了整篇论文,发表于Physic Review Letters

监督式机器学习是基于已经分类的训练样本对新数据进行分类。在这项工作中,我们展示了支持向量机,一种优化的二进制分类器,可以在量子计算机上实现,其复杂度在向量的大小和训练示例的数量上是对数的。在传统采样算法需要多项式时间的情况下,获得了指数级的加速。这种量子大数据算法的核心是一种非稀疏矩阵幂运算技术,用于有效地对训练数据内积(核)矩阵进行矩阵反演。

结论

在这项工作中,我们已经证明了机器学习中一个重要的分类器,支持向量机,可以在特征大小和训练数据数量的算法复杂度上以量子力学的方式实现,从而提供了量子"大数据"算法的一个例子。支持向量机的最小二乘公式允许使用相位估计和量子矩阵反演算法。当训练数据核矩阵由相对较少的主成分主导时,量子算法的速度最大。我们注意到存在几种启发式抽样算法用于支持向量机,更一般地说,用于寻找低秩矩阵的特征值/向量。信息论论证表明,在没有先验知识的情况下,寻找低秩矩阵近似的经典下界为Ω(M) ,这表明最小二乘支持向量机也有类似的下界。除了加速之外,量子机器学习的另一个及时的好处是数据隐私。量子算法从不要求对每个训练样例的所有特征进行显式的O(mn)表示,而是以量子并行的方式生成必要的数据结构,即内积的核矩阵。一旦生成了核矩阵,训练数据的单个特征就对用户完全隐藏了。综上所述,量子支持向量机是一种重要的机器学习算法的有效实现。它在数据隐私方面也有优势,可以用作更大的量子神经网络的组成部分。这项工作得到了DARPA、NSF、ENI、GoogleNASA量子人工智能实验室和Jeffrey Epstein的支持。

相关推荐
lix的小鱼8 分钟前
spark和Hadoop之间的对比和联系
大数据·hadoop·spark
Lalolander14 分钟前
装备制造企业选型:什么样的项目管理系统最合适?
大数据·制造·工程项目管理·装备制造·epc项目管理·项目成本管控·业财一体化
island13141 小时前
【git#4】分支管理 -- 知识补充
大数据·git·elasticsearch
LCHub低代码社区1 小时前
钧瓷产业原始创新的许昌共识:技术破壁·产业再造·生态重构(一)
大数据·人工智能·维格云·ai智能体·ai自动化·大禹智库·钧瓷码
晴天彩虹雨2 小时前
Flink 数据清洗与字段标准化最佳实践
大数据·数据仓库·flink
一个数据大开发2 小时前
解读《数据资产质量评估实施规则》:企业数据资产认证落地的关键指南
大数据·数据库·人工智能
TTBIGDATA3 小时前
如何将 Apache Hudi 接入 Ambari?完整部署与验证指南
大数据·hadoop·ambari·hudi·bigtop·湖仓·自定义组件集成
科技在线3 小时前
科技赋能建筑新未来:中建海龙模块化建筑产品入选中国建筑首批产业化推广产品
大数据·人工智能
24k小善4 小时前
Flink TaskManager详解
java·大数据·flink·云计算
时序数据说5 小时前
时序数据库IoTDB在航空航天领域的解决方案
大数据·数据库·时序数据库·iotdb