Quorum：基于量子自编码器的零训练无监督异常检测
机器学习
2025-04-18 v1 新兴技术
摘要
检测使关键异常事件和数据是跨越多个行业（包括金融、医疗和能源）的关键挑战，量子计算最近作为解决多种机器学习任务的强大工具，但训练量子机器学习模型仍具有挑战，特别是由于梯度计算的困难。对于异常检测，无监督学习方法尤为重要以确保实际适用性。为此，我们提出 Quorum，是首个专为无监督学习设计的量子异常检测框架，无需任何训练。
引用
@article{arxiv.2504.13113,
title = {Quorum: Zero-Training Unsupervised Anomaly Detection using Quantum Autoencoders},
author = {Jason Zev Ludmir and Sophia Rebello and Jacob Ruiz and Tirthak Patel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13113},
year = {2025}
}