机构名称：
¥ 1.0
摘要 量子计算的最新进展使其成为解决复杂计算挑战的潜在解决方案，而监督学习正成为一个特别有前途的应用领域。尽管具有这种潜力，量子机器学习领域仍处于早期阶段，人们对于其可能在短期内出现的量子优势仍然存在一定程度的怀疑。本文旨在从经典的角度审视当前的监督学习量子算法，有效地将传统的机器学习原理与量子机器学习的进步结合起来。具体而言，本研究绘制了一条与量子机器学习文献主要关注点不同的研究轨迹，它源于经典方法的先决条件，并阐明了量子方法的潜在影响。通过这次探索，我们的目标是加深对经典方法和量子方法之间融合的理解，从而为未来两个领域的发展奠定基础，并促进经典方法从业者参与量子机器学习领域。
量子监督学习
主要关键词
相关文件推荐
