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

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org (Jul 30, 2024), p. n/a
Hlavní autor:	Kölle, Michael
Další autoři:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Vydáno:	Cornell University Library, arXiv.org
Témata:	Testing time Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Variance Time measurement
On-line přístup:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!