Machine learningQuantum Machine Learning
量子サポートベクターマシン
量子サポートベクターマシン（QSVM）は、量子機械学習アルゴリズムであり、量子特徴空間と古典的なSVMトレーニングを組み合わせたものです。2014年にRebentrostらによって提案されたQSVMは、量子プロセッサを利用してカーネル関数を計算し、分類問題の高速化を提供する可能性があり、近未来の量子デバイスでも実用的です。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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 Algorithm量子コンピューティング↔ compare
- 変分量子固有値ソルバー量子コンピューティング↔ compare