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Machine Learning with Quantum Computers
Maria Schuld, Francesco Petruccione (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from "near-term" to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understand how quantum computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterized quantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum… feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks. The book aims at an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards. The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
18.10.2021
Sprache
Englisch
EAN
9783030830977
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Quantum Science and Technology
Sonderedition
Nein
Autor
Maria Schuld, Francesco Petruccione
Seitenanzahl
312
Auflage
2
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Hidden Markov Models, Deep Belief Network, Grover Search, Hopfield Model, Artificial Neural Network, Qsample Encoding, Deutsch-Josza Algorithm, Kernel Methods, Quantum BLAS
Thema-Inhalt
PHQ - Quantenphysik (Quantenmechanik und Quantenfeldtheorie)
UYA - Theoretische Informatik
UYQM - Maschinelles Lernen
PB - Mathematik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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