Efficient Quantum One-Class Support Vector Machines for Anomaly Detection Using Randomized Measurements and Variable Subsampling

Dades bibliogràfiques

Publicat a:	arXiv.org (Jul 30, 2024), p. n/a
Autor principal:	Kölle, Michael
Altres autors:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Publicat:	Cornell University Library, arXiv.org
Matèries:	Testing time Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Variance Time measurement
Accés en línia:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Etiquetes:	Afegir etiqueta Sense etiquetes, Sigues el primer a etiquetar aquest registre!