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

Бібліографічні деталі

Опубліковано в::	arXiv.org (Jul 30, 2024), p. n/a
Автор:	Kölle, Michael
Інші автори:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Опубліковано:	Cornell University Library, arXiv.org
Предмети:	Testing time Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Variance Time measurement
Онлайн доступ:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!