Квантовая машина опорных векторов
Квантовая машина опорных векторов (QSVM) — это алгоритм квантового машинного обучения, сочетающий квантовые признаковые пространства с классическим обучением SVM. Предложенный Ребентростом и соавт. в 2014 году, QSVM использует квантовые процессоры для вычисления ядерных функций, потенциально предлагая ускорение для задач классификации, оставаясь при этом практичным на ближайших квантовых устройствах.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/quantum-computing/quantum-svm
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Квантовый приближенный оптимизационный алгоритмКвантовые вычисления↔ сравнить
- Вариационный квантовый решательКвантовые вычисления↔ сравнить
Similar methods
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →