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

Бібліографічні деталі

Опубліковано в::	arXiv.org (Dec 14, 2023), p. n/a
Автор:	Kölle, Michael
Інші автори:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Müller, Robert, Schuman, Danielle, Linnhoff-Popien, Claudia
Опубліковано:	Cornell University Library, arXiv.org
Предмети:	Machine learning Quantum computing Radial basis function Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Cognitive tasks
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!