Kvantna mašina podržavajućih vektora
Kvantna mašina podržavajućih vektora (QSVM) je algoritam kvantnog mašinskog učenja koji kombinuje kvantne prostore obeležja sa klasičnim SVM obučavanjem. Predložena od strane Rebentrosta i saradnika 2014. godine, QSVM koristi kvantne procesore za izračunavanje kernelskih funkcija, potencijalno nudeći ubrzanje za probleme klasifikacije, dok ostaje praktična na kvantnim uređajima bliske budućnosti.
Pročitajte celu metodu
Prijavite se besplatnim nalogom da biste pročitali ovaj odeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/sr/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.
- Kvantni aproksimativni optimizacioni algoritamKvantno računarstvo↔ compare
- Variational Quantum EigensolverKvantno računarstvo↔ compare
Uočili ste grešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravku →