2604.06265
2026-06-19
cs.LG
cond-mat.stat-mech
quant-ph
版本更新
SMT-AD: a scalable quantum-inspired anomaly detection approach
SMT-AD:一种可扩展的量子启发式异常检测方法
Apimuk Sornsaeng, Si Min Chan, Wenxuan Zhang, Swee Liang Wong, Joshua Lim, Jonathan Pan, Dario Poletti
发表机构
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Science, Mathematics and Technology Cluster, Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学科学、数学与技术集群)
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Centre for Quantum Technologies, National University of Singapore(新加坡国立大学量子技术中心)
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Artificial Intelligence and Data Analytics Strategic Technology Centre, ST Engineering(ST工程人工智能与数据分析战略技术中心)
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Engineering Product Development Pillar, Singapore University of Technology and Design(新加坡科技设计大学工程产品开发支柱)
AI总结
提出基于多分辨率张量叠加的量子启发式异常检测方法SMT-AD,通过傅里叶辅助特征嵌入和矩阵乘积算子实现线性可扩展,在标准数据集上取得竞争性能。