关键词classical machine learning
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- 自动病理说话检测中的语音模式影响
自动病理性言语检测方法在识别不同病理情况方面表现出有希望的结果。本文研究了言语模式对于自动病理性言语检测方法的影响，并对传统机器学习和深度学习两类方法进行了分析。结果表明，传统方法在捕获自发言语中的病理鉴别线索方面存在困难，相比之下，深度学 - 量子计算专家的机器学习
量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。
- 非从业人员快速介绍量子机器学习
这篇论文简要介绍了量子机器学习的潜在好处，探讨了使用量子计算原理和算法可能改进传统机器学习方法的潜力。论文涵盖了量子力学的基本原理，包括叠加态、相位空间和纠缠，介绍了利用这些特性的量子门的概念。还回顾了经典深度学习概念，如人工神经网络、梯度 - 基于树的方法在异常检测中能超越深度学习吗？一项基准研究
该论文通过综合基准研究评估了多种基于机器学习的异常检测算法，并发现树型算法在许多情境下表现优于深度学习。
- ICML混合量子 - 经典机器学习用于情感分析
利用混合量子 - 经典机器学习算法，本文提出了一种用于情绪分析的方法，通过量子内核方法和变分量子电路分类器，结合主成分分析和 Haar 小波变换等经典降维技术，对英语和孟加拉语的两个数据集进行了评估，实验结果表明，在数据维度降低后，基于量子 - 基于二次经典机器学习验证方法的对抗感知深度学习系统
通过研究现有对抗攻击模型，我们的实验表明，大多数基于经典机器学习模型（如随机森林）的图像分类系统是免疫于这些攻击的。因此，我们提出了一种新的深度学习系统，在通过使用经典机器学习模型作为辅助验证系统来提高对抗攻击的识别能力方面取得了非常好的效 - 生物信息学机器学习中的 Anderson 加速
本文探讨了在经典机器学习分类器中使用 Anderson 加速方法的有效性与实用性，实现了一种支持向量机分类器的变体，证明了使用 Anderson 加速可以显著提高收敛速度和降低训练损失，为今后在这一领域的应用提供了有力支持。
- 传统机器学习不容忽视：简单且可解释的技术在睡眠评分方面与深度学习相竞争
本研究比较了使用工程特征向量的传统机器学习模型（包括线性模型和梯度提升模型）与使用深度学习模型在睡眠暂停得分任务中的表现，并在公共数据集上展示了其具有竞争力的性能。观察到工程特征向量的表达力与深度学习模型内部学习的表示相当，这使得传统机器学 - 化工数据集信息最大化：机器学习应用
本文讨论了化学工程数据普遍存在的高方差 / 低体积数据、低方差 / 高体积数据、噪声、缺失数据和受物理限制的数据等四种特征如何导致传统人工智能方法应用困难，并阐述了当前化学工程研究如何扩展数据科学和机器学习以应对这些挑战，最后识别出未来研究 - MM使用超图世界模型中的最大似然路径进行目标无关规划
本研究提出了一种基于超图的机器学习算法，一种数据结构驱动的维护方法，以及一种基于概率应用 Dijkstra 算法的规划算法，从而形成了一个目标不可知的自动化学习代理计划引擎，该引擎结合了经典机器学习和传统人工智能的有益特性。我们证明了该算法 - 量子机器学习中信息论界限的量子优势
本研究比较了传统机器学习和量子机器学习在物理实验结果预测方面的表现，发现虽然对于任何输入分布，使用经典机器学习模型可以实现平均准确预测，但是利用量子机器学习模型，可以在所有输入分布上达到指数级别的量子优势，此外，我们提出了一种仅需要 O ( - 机器学习用于长时间分子动力学
以机器学习方法为基础的分子动力学模拟技术被广泛应用于材料学的研究领域，本文探讨了机器学习在长时间尺度分子动力学模拟中的应用与发展，并对其未来研究方向进行了展望。
- 量子生成对抗学习
本研究提出了一种新的量子生成对抗网络（QuGANs），其中生成器和鉴别器配备了量子信息处理器，当数据由量子状态或经典数据组成时，该方法达到唯一固定点使生成器产生与数据相同的统计数据。