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

Detalles Bibliográficos

Publicado en:	arXiv.org (Jul 30, 2024), p. n/a
Autor Principal:	Kölle, Michael
Outros autores:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Publicado:	Cornell University Library, arXiv.org
Materias:	Testing time Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Variance Time measurement
Acceso en liña:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Etiquetas:	Engadir etiqueta Sen Etiquetas, Sexa o primeiro en etiquetar este rexistro!