Kvantum Támogatott Vektor Gép
A kvantum támogatott vektor gép (Quantum Support Vector Machine, QSVM) egy kvantuminformatikai gépi tanulási algoritmus, amely kvantum jellemzőtereket kombinál kvantumszámítógépes kernel-számításokkal és klasszikus SVM-képzéssel. A Rebentrost et al. által 2014-ben javasolt QSVM kvantumprocesszorokat használ a kernel-függvények kiszámításához, potenciálisan sebességnövekedést kínálva osztályozási problémák esetén, miközben továbbra is praktikus a közeli kvantumeszközökön.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/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.
- Kvantum-Approximációs Optimalizáló AlgoritmusKvantuminformatika↔ compare
- Variational Quantum EigensolverKvantuminformatika↔ compare
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →