机构名称：
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抽象机器学习分类模型学习输入作为特征和输出作为类的关系，以预测新给定输入的类。几项研究工作证明了机器学习算法的有效性，但最新的算法基于概率和逻辑的经典理论。量子力学（QM）已经在许多领域显示其有效性，研究人员提出了几个有趣的结果，这些结果无法通过经典理论获得。近年来，研究人员一直在尝试调查QM是否可以帮助改善经典的机器学习算法。认为，如果正确实施QM理论也可能会激发有效的算法。从这种灵感中，我们提出了量子启发的二进制分类器，该分类基于量子检测理论。我们使用文本语料库和图像库来探索我们提出的模型的效果。我们提出的模型在20个新闻组文本语料库中的几个主题（类别）方面优于最先进的模型。当使用MNIST手写图像数据集时，我们所提出的模型在召回方面优于所有基准。对于大多数类别而言，F量也更高，对于某些类别，精度也更高。我们提出的模型表明，使用量子检测理论可以实现二元分类效果。特别是，我们发现我们的量子启发的二进制分类器可以增加分类的精度，回忆和f量表，而最先进的方法不能。
面向量子启发式二元分类器
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