Квантовий метод опорних векторів
Квантовий метод опорних векторів (QSVM) — це алгоритм квантового машинного навчання, що поєднує квантові простори ознак із класичним тренуванням SVM. Запропонований Rebentrost та ін. у 2014 році, QSVM використовує квантові процесори для обчислення функцій ядра, потенційно пропонуючи прискорення для задач класифікації, залишаючись при цьому практичним на квантових пристроях ближнього терміну.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Quantum Support Vector Machine. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Квантовий наближений алгоритм оптимізаціїКвантові обчислення↔ compare
- Варіаційний квантовий алгоритм знаходження власних значеньКвантові обчислення↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →