Kvantatīvā atbalsta vektoru mašīna
Kvantatīvā atbalsta vektoru mašīna (QSVM) ir kvantu mašīnmācīšanās algoritms, kas apvieno kvantu iezīmju telpas ar klasisku SVM apmācību. Rebentrost et al. 2014. gadā piedāvātais QSVM izmanto kvantu procesorus kodola funkciju aprēķināšanai, potenciāli piedāvājot paātrinājumu klasifikācijas problēmām, vienlaikus saglabājot praktiskumu tuvākās nākotnes kvantu ierīcēs.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/quantum-computing/quantum-svm
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Kvantu aptuvenās optimizācijas algoritmsKvantu skaitļošana↔ salīdzināt
- Variācijas kvantu eigensektorsKvantu skaitļošana↔ salīdzināt
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →