2026-05-14T23:35:10Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241738 2025-01-19T07:33:47Z 1164:3500:11474:11816

量子カーネルを用いた教師なし表現学習によるXGBODの外れ値検出の性能向上 Enhancement of Outlier Detection Using XGBOD through Quantum Kernel-Based Unsupervised Representation Learning 南雲, 亮太朗 島内, 宏和 熊谷, 駿 Ryotaro, Nagumo Hirokazu, Shimauchi Shun, Kumagai データアルゴリズム 本研究では，量子カーネルを組み込むことで XGBOD の性能向上を目指した．XGBOD は，複数の教師なし外れ値検出手法の出力を特徴として，有用なものを選別した上で元の特徴と統合し，識別精度を向上させる手法である．量子カーネルを用いた教師なし外れ値検出を導入することで，従来の XGBOD では生成されない，性能の向上に繋がる複雑な特徴表現を獲得しうる．6 つのデータセットで実験を行った結果，一定の条件下では外れ値検出の性能が向上することが確認された． technical report 情報処理学会 2024-12-19 application/pdf 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT） 7 2024-IFAT-157 1 6 2188-8884 AN10114171 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/241738/files/IPSJ-IFAT24157007.pdf jpn