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阿里特·库马尔·比什瓦斯;阿什什·马尼;瓦西里宫

量子学习中的高斯核。 （英语） Zbl 1441.81053号

国际量子信息。 18，第3号，文章ID 2050006，第11页（2020年）.
摘要：高斯核是许多机器学习算法中非常常用的核函数，特别是在支持向量机（SVM）中。在从非线性数据集学习时，它比多项式核更常用，并且通常用于构造非线性问题的经典SVM。叛军等人。讨论了使用量子多项式核的最小二乘支持向量机的优雅量子版本，它比经典支持向量机快得多。本文演示了高斯核的量子版本，并在量子支持向量机的上下文中使用量子随机存取存储器（QRAM）分析了其运行时复杂性。我们的分析表明，当（d）和误差（R_d（X{text{qtm}}）小到可以忽略时，量子高斯核的运行时计算复杂度近似为\（O[\epsilon^{-1}d\log N]\），误差为\（R_（X_{text{qtm}）是训练实例的维数，（epsilon）是精度，（X{text{qtm}}）是两个量子态的点积，（R_d（X{text{qtm{}））是泰勒余数误差项。因此，与经典版本相比，高斯核量子版本的运行时复杂性似乎要快得多。

引用于1文件

MSC公司：

81第68页 量子计算
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68问题32 计算学习理论
30立方英尺40英寸 一个复变量的核函数及其应用

关键词：

量子算法;内核函数;机器学习
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.K.Bishwas}等人，《国际量子信息》第18卷第3期，文章编号2050006，第11页（2020年；Zbl 1441.81053）
全文： 内政部 arXiv公司

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