量子カーネル法の少量データ非線形因果探索への応用

Abstract

まとめ
• 量子カーネル法を用いたノンパラメトリック因果探索手法 量子PC algorithmを提案した
• 特に、KTA最適化に基づく、独立性検定の検出力制御手法を開発した
• 人工データで提案手法の優位性・効果を検証した後に、リアルワールドデータでの優位性を確認した
• ポイントは、必要サンプル数の観点で従来手法（～500）に比べ、大幅に少数（<100）である点
今後の展望
• 優位性の理論解析
• 様々なデータを用いたベンチマーク

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