Kvantni potporni vektorski stroj
Kvantni potporni vektorski stroj (QSVM) je algoritam kvantnog strojnog učenja koji kombinira kvantne prostore značajki s klasičnom SVM obukom. Predložen od strane Rebentrost et al. 2014. godine, QSVM koristi kvantne procesore za izračunavanje kernel funkcija, potencijalno nudeći ubrzanje za probleme klasifikacije, a pritom ostaje praktičan na kvantnim uređajima bliske budućnosti.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Kvantni algoritam za približnu optimizacijuKvantno računarstvo↔ compare
- Variational Quantum EigensolverKvantno računarstvo↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →