Towards Efficient Quantum Anomaly Detection: One-Class SVMs using Variable Subsampling and Randomized Measurements

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org (Dec 14, 2023), p. n/a
Hlavní autor:	Kölle, Michael
Další autoři:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Müller, Robert, Schuman, Danielle, Linnhoff-Popien, Claudia
Vydáno:	Cornell University Library, arXiv.org
Témata:	Machine learning Quantum computing Radial basis function Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Cognitive tasks
On-line přístup:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!