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

Chi tiết về thư mục

Xuất bản năm:	arXiv.org (Jul 30, 2024), p. n/a
Tác giả chính:	Kölle, Michael
Tác giả khác:	Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Được phát hành:	Cornell University Library, arXiv.org
Những chủ đề:	Testing time Complexity Anomalies Support vector machines Kernel functions Variance Time measurement
Truy cập trực tuyến:	Citation/Abstract Full text outside of ProQuest
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!