The classical machine-learning model for support vector regression (SVR) is widely used for regression tasks, including weather prediction, stock-market and real-estate pricing. However, a practically realisable quantum version for SVR remains to be formulated. We devise annealing-based algorithms, namely simulated and quantum-classical hybrid, for training two SVR models, and compare their empirical performances against the SVR implementation of Python's scikit-learn package and the SVR-based state-of-the-art algorithm for the facial landmark detection (FLD) problem. Our method is to derive a quadratic-unconstrained-binary formulation for the optimisation problem used for training a SVR model and solve this problem using annealing. Using D-Wave's Hybrid Solver, we construct a quantum-assisted SVR model, thereby demonstrating a slight advantage over classical models regarding landmark-detection accuracy. Furthermore, we observe that annealing-based SVR models predict landmarks with lower variances compared to the SVR models trained by greedy optimisation procedures. Our work is a proof-of-concept example for applying quantu-assisted SVR to a supervised learning task with a small training dataset.


翻译:支持矢量回归的经典机学模型(SVR)被广泛用于回归任务,包括天气预测、股票市场和房地产定价。然而,SVR的实际可实现量子版本仍有待开发。我们设计了基于麻醉的算法,即模拟和量子古典混合法,用于培训两个SVR模型,并将其经验性能与SVR实施Python的Scikit-learn软件包和SVR的面部标志性能检测(FLD)问题最新算法进行比较。我们的方法是为用于培训SVR模型的优化问题制作一个可实现无限制的等式双向双向配方配方配方配方配方,并利用annealing来解决这个问题。我们用D-Wave的混合解算器构建了一个量级辅助SVR模型,从而展示了相对于典型模型在里程碑检测性检测准确性精确度方面的微优势。此外,我们观察到,基于SVR模型的S-VR模型预测与SceptiveR模型相比的细度差异小的标志性,我们用一个经过安全性培训的模型来测试的S-qretravicaltravidustr 工作的模型测试模型的模型的模型模拟测试测试模型。

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