Quantum Support Vector Machine
Quantum Support Vector Machine (QSVM) er en kvante-maskinlæringsalgoritme, der kombinerer kvante-feature-rum med klassisk SVM-træning. Foreslået af Rebentrost et al. i 2014, udnytter QSVM kvanteprocessorer til at beregne kernefunktioner, hvilket potentielt kan tilbyde hastighedsforbedringer for klassifikationsproblemer, samtidig med at det forbliver praktisk på nært forestående kvantecomputere.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Rebentrost, P., Mohseni, M., Lloyd, S. (2014). Quantum support vector machine for big data classification. Physical Review Letters, 113, 130503. DOI: 10.1103/PhysRevLett.113.130503 ↗
- Havlíček, V., Córcoles, A. D., Temme, K., et al. (2019). Supervised learning with quantum-enhanced feature spaces. Nature, 567, 209–212. DOI: 10.1038/s41586-019-0980-2 ↗
- Liu, Y., Arunachalam, S., Temme, K. (2021). A rigorous and robust quantum speed-up in supervised machine learning. arXiv preprint arXiv:2010.07471. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/da/quantum-computing/quantum-svm
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Quantum Approximate Optimization AlgorithmKvanteberegning↔ compare
- Variational Quantum EigensolverKvanteberegning↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →