Supervised Learning with Quantum Computers
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2019
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Quantum machine learning investigates how quantum computers can be used for data-driven prediction and decision making. The books summarises and conceptualises ideas of this relatively young discipline for an audience of computer scientists and physicists from a graduate level upwards. It aims at providing a starting point for those new to the field, showcasing a toy example of a quantum machine learning algorithm and providing a detailed introduction of the two parent disciplines. For more advanced readers, the book discusses topics such as data encoding into quantum states, quantum algorithms and routines for inference and optimisation, as well as the construction and analysis of genuine ``quantum learning models''. A special focus lies on supervised learning, and applications for near-term quantum devices.
Codice articolo 9783030071882
- Titolo
- Supervised Learning with Quantum Computers
- Autore
- Francesco Petruccione
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303007188X
- ISBN 13
- 9783030071882
- Peso dell'articolo
- 464 grammi
- Dimensioni
- 235x155x17 mm
- Serie
- Libro 10 di 20: Quantum Science and Technology
Quantum machine learning investigates how quantum computers can be used for data-driven prediction and decision making. The books summarises and conceptualises ideas of this relatively young discipline for an audience of computer scientists and physicists from a graduate level upwards. It aims at providing a starting point for those new to the field, showcasing a toy example of a quantum machine learning algorithm and providing a detailed introduction of the two parent disciplines. For more advanced readers, the book discusses topics such as data encoding into quantum states, quantum algorithms and routines for inference and optimisation, as well as the construction and analysis of genuine ``quantum learning models''. A special focus lies on supervised learning, and applications for near-term quantum devices.
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