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quantum support vector machines
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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
基于内核的量子学习器和基于 Grover 算法的量子预处理的可证明优势
应用 Shor 算法进行量子支持向量机的指数级加速并进一步利用 Grover 算法加速支持向量机的核函数，结合量子计算与经典方法提高分类器性能。
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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
随机梯度下降的量子核对齐
本文使用随机梯度下降算法 Pegasos 扩展至量子情形，以此解决量子支持向量机的核对齐问题。实验结果表明此算法可对非平稳数据实现高精度对准，优于现存的量子核对齐技术。
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a year ago
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