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

Opis bibliograficzny

Wydane w:	arXiv.org (Dec 14, 2023), p. n/a
1. autor:	Kölle, Michael
Kolejni autorzy:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Müller, Robert, Schuman, Danielle, Linnhoff-Popien, Claudia
Wydane:	Cornell University Library, arXiv.org
Hasła przedmiotowe:	Machine learning Quantum computing Radial basis function Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Cognitive tasks
Dostęp online:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!