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量子机器学习中的特征重要性与可解释性
比较量子机器学习和经典机器学习模型中的特征重要性和解释性,使用 IBM 的 Qiskit 平台的混合量子算法(Variational Quantum Classifier 和 Quantum Support Vector Classifie
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2 months ago
量子时代的机器学习:量子与经典支持向量机
本文旨在比较机器学习算法的有效性在经典和量子计算范式中。通过研究经典支持向量机和基于量子硬件的量子支持向量机在鸢尾花数据集上的分类能力,我们发现在特定场景下,量子支持向量机可以与经典支持向量机相媲美的准确率,尽管目前的执行时间较长。此外,我
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9 months ago
变分量子线性求解增强量子支持向量机
利用量子支持向量机和变分量子线性求解器,我们提出了一种用于处理分类问题的新颖方法,并在 Noisy Intermediate Scale Quantum (NISQ) 设备上进行了全面的数值实验,通过构建一个分类器,实现从一个到七个维度的特
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10 months ago
Kullback-Leibler 张量主成分不是 NP 困难的
该研究研究了非负张量的非负秩一近似问题,并表明最小化广义 KL 散度的全局最优解可以高效地获得。研究者导出了 KL 主成分的一个封闭式表示,用于高阶的泛化 KL 近似,该问题首次被证明等价于多项式潜变量建模,并导出了类似于期望最大化算法的迭
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7 years ago
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