@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00241728,
 author = {南雲, 亮太朗 and 島内, 宏和 and 熊谷, 駿 and Ryotaro, Nagumo and Hirokazu, Shimauchi and Shun, Kumagai},
 issue = {7},
 month = {Dec},
 note = {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．},
 title = {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},
 year = {2024}
}