通过量子机学习的图像分类
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摘要。量子计算,尤其是在短时间内学习的量子计算,通过世界各地的研究组引起了很多兴趣。这可以在一定程度上应用量子原理的模式分类的拟议模型数量越来越多。鄙视越来越多的模型,在实际数据集上测试这些模型,而不仅仅是在合成数据集上的空隙。这项工作的目的是使用量子分类器用二进制属性对模式进行分类。特别是,我们显示了应用于图像数据集的完整量子分类器的结果。实验在处理平衡的分类问题以及少数群体最相关的不平衡类时表现出了有利的输出。这在医疗领域是有希望的,通常重要的班级也是少数群体。

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