Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2024-12-19 |
タイトル |
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タイトル |
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 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Enhancement of Outlier Detection Using XGBOD through Quantum Kernel-Based Unsupervised Representation Learning |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
データアルゴリズム |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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八戸工業大学工学部 |
著者所属 |
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公立はこだて未来大学システム情報科学部 |
著者所属 |
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八戸工業大学工学部 |
著者名 |
南雲, 亮太朗
島内, 宏和
熊谷, 駿
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著者名(英) |
Ryotaro, Nagumo
Hirokazu, Shimauchi
Shun, Kumagai
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
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. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10112482 |
書誌情報 |
研究報告データベースシステム(DBS)
巻 2024-DBS-180,
号 7,
p. 1-6,
発行日 2024-12-19
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-871X |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |