Machine learningQuantum Machine Learning
양자 서포트 벡터 머신
양자 서포트 벡터 머신(QSVM)은 양자 특징 공간과 고전 SVM 훈련을 결합한 양자 기계 학습 알고리즘입니다. 2014년 Rebentrost 등이 제안한 QSVM은 양자 프로세서를 활용하여 커널 함수를 계산하며, 이는 분류 문제에 대한 속도 향상을 잠재적으로 제공하면서도 근미래 양자 장치에서 실용성을 유지합니다.
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출처
- 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/ko/quantum-computing/quantum-svm
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