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

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org (Dec 14, 2023), p. n/a
1. Verfasser:	Kölle, Michael
Weitere Verfasser:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Müller, Robert, Schuman, Danielle, Linnhoff-Popien, Claudia
Veröffentlicht:	Cornell University Library, arXiv.org
Schlagworte:	Machine learning Quantum computing Radial basis function Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Cognitive tasks
Online-Zugang:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
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