Geri Dön

Kuantum çekirdek temelli sınıflandırma

Quantum kernel-based classification

  1. Tez No: 763263
  2. Yazar: GÖNÜL SABAH
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Kuantum bilgisayarların gelişimiyle, kuantum makine ögrenimi yöntemlerinin araştırılması ve geliştirilmesi daha da önem kazanmıştır. Bu tez çalışmasında klasik makine ögrenimi algoritmalarından biri olan çekirdek fonksiyonları, kuantum bilgisayarlarda uygulanması, algoritmanın yeni bir makine ögrenmesi yöntemi sunabilirliği ve sonuçları üzerinde durulmaktadır. Kauntum çekirdek temelli destek vektör makinesi ile bir model hazırlanmış ve Parkinson Hastalıgı veri seti üzerinde eğitim ve testler yapılmıştır. Kuantum çekirdek için 6 kubit ve daha önceki çalışmalarda kullanılan öznitellik setleri kadar kubit ile kuantum devreler kurulup, eğitimler gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar klasik çekirdekli destek vektör makinelerinin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonucunda, kuantum hesaplamanın üstün özelliklerinden dolayı çekirdek tahminlerinde daha iyi performans gösterdigi görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Research and development of quantum machine learning methods have became even more important with the development of quantum computers. In this thesis, kernel functions, one of the classical machine learning algorithms, its model in quantum computers, the ability of the algorithm to offer a new machine learning method and its results are emphasized. An application was prepared with the Quantum kernel-based support vector machine and training and tests were carried out on the Parkinson's Disease dataset. Quantum circuit has been established for the quantum kernel with 6 qubits and as many qubits as the feature sets used qubits in previous studies and then trainings have been carried out. The results are compared with those of classical kernel support vector machines. As a result of the comparison, it has been seen that quantum computing performs better in kernel predictions due to its superior properties.

Benzer Tezler

  1. Destek vektör regresyonu ile PID kontrolör tasarımı

    Design of PID controller via support vector regression

    KEMAL UÇAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE

  2. Kadmiyum ve kurşun kalkojen kuantum nokta- çekirdek/kabuk kuantum nokta temelli güneş hücrelerinin araştırılması

    Investigation of solar cells based on cadmium and lead cahalcogenide quantum dot- core/shell quantum dot

    SELÇUK BİRDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    EnerjiGebze Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEVLÜT KARABULUT

  3. Kuantum noktacık temelli hibrit güneş pillerine yönelik kuantum nokta yapıların eldesi ve karakterizasyonu

    Synthesis and characterization of quantum dots for hybrid solar cell

    ESMA YENEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilim ve TeknolojiSelçuk Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT KUŞ

    PROF. DR. YUNUS ÇENGELOĞLU

  4. Development of colloidal alloyed nanocrystals for quantum dot based device applications

    Kuantum nokta temelli cihaz uygulamaları için kolloidal alaşım nanokristallerin geliştirilmesi

    SEÇİL SEVİM ÜNLÜTÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Kimyaİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERDAR ÖZÇELİK

    PROF. DR. CANAN VARLIKLI

  5. Solution-processed/evaporation-based light-emitting diodes of face-down/edge-up oriented colloidal quantum wells

    Çözelti işlemli/buharlaştırma tabanlı yüz aşağı/kenar yukarı yönlendirilmiş koloidal kuantum kuyuları ışık yayan diyotları

    İKLİM BOZKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve Teknolojiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. HİLMİ VOLKAN DEMİR