Quantum Support Vector Machine
Quantum Support Vector Machine (QSVM) is een kwantum machine learning-algoritme dat kwantum kenmerkruimtes combineert met klassieke SVM-training. Voorgesteld door Rebentrost et al. in 2014, maakt QSVM gebruik van kwantumprocessors om kernelfuncties te berekenen, wat potentieel snelheidsvoordelen kan bieden voor classificatieproblemen, terwijl het praktisch blijft op kwantumapparaten van de nabije toekomst.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Kwantumalgoritme voor benadering van optimalisatieKwantumcomputing↔ compare
- Variationele Kwantum-EigensolverKwantumcomputing↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →