Quanten-Support Vector Machine
Die Quanten-Support Vector Machine (QSVM) ist ein Quanten-Machine-Learning-Algorithmus, der Quanten-Merkmalsräume mit klassischem SVM-Training kombiniert. Die 2014 von Rebentrost et al. vorgeschlagene QSVM nutzt Quantenprozessoren zur Berechnung von Kernel-Funktionen, was potenziell eine Beschleunigung für Klassifikationsprobleme bietet und gleichzeitig auf kurzfristig verfügbaren Quantengeräten praktikabel bleibt.
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Quellen
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/de/quantum-computing/quantum-svm
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- Quanten-Approximations-OptimierungsalgorithmusQuantencomputing↔ compare
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