检索结果-南通市图书馆

Quantum algorithm for soft margin support vector machine with hinge loss function

The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications 2022年第4期29卷 32-41页

作者： Liu Hailing Zhang Jie Qin Sujuan Gao Fei State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and TelecommunicationsBeijing 100876China State Key Laboratory of Cryptology P.O.Box 5159Beijing 100878China

Soft margin support vector machine(SVM)with hinge loss function is an important classification algorithm,which has been widely used in image recognition,text classification and so ***,solving soft margin SVM with hinge loss function generally entails the sub-gradient projection algorithm,which is very time-consuming when processing big training data *** achieve it,an efficient quantum algorithm is ***,this algorithm implements the key task of the sub-gradient projection algorithm to obtain the classical sub-gradients in each iteration,which is mainly based on quantum amplitude estimation and amplification algorithm and the controlled rotation *** with its classical counterpart,this algorithm has a quadratic speedup on the number of training data *** is worth emphasizing that the optimal model parameters obtained by this algorithm are in the classical form rather than in the quantum state *** enables the algorithm to classify new data at little cost when the optimal model parameters are determined.

关键词： soft margin support vector machine hinge loss function the sub-gradient projection algorithm quantum algorithm quadratic speedup

来源：

维普期刊数据库

同方期刊数据库评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：