包邮量子机器学习

作者：孙翼，王安民，张鹏飞等编著

出版社：中国科学技术大学出版社出版时间：2022-01-01

开本： 26cm 页数： 379页

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版权信息
内容简介
目录

量子机器学习版权信息

ISBN：9787312049088
条形码：9787312049088 ; 978-7-312-04908-8
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

量子机器学习内容简介

量子机器学习是物理学与计算机科学交叉的研究领域，它利用量子计算具有的天然并行计算优点来改进机器学习昂贵的经典算法。本书较全面地讨论了经典机器学习与量子机器学习的理论与框架以及*近的研究动态，尽可能涵盖经典机器学习基础知识的各个方面，也包括*前沿的一些重要研究方向和成果介绍，并涉及*前沿的机器学习在物理学领域的应用。

量子机器学习目录

前言第1章绪论 1.1 经典机器学习 1.2 量子力学 1.3 量子计算 1.4 量子机器学习 1.5 本书内容介绍参考文献第2章经典机器学习 2.1 线性模型 2.2 支持向量机算法 2.3 集成学习 2.4 无监督学习 2.5 深度学习参考文献第3章量子力学基础 3.1 量子力学假设和概要 3.2 量子力学的表示和表象 3.3 量子双态体系 3.4 EPR佯谬、贝尔不等式及其推广 3.5 量子纠缠、混态与量子系综参考文献第4章量子信息与量子计算引论 4.1 量子信息概述 4.2 量子计算的线路模型 4.3 量子门 4.4 量子算法参考文献第5章线性模型和算法 5.1 几个重要的量子机器学习步骤 5.2 线性方程组算法 5.3 量子线性回归算法 5.4 量子判别式分析 5.5 量子支持向量机分类参考文献第6章量子绝热计算 6.1 量子绝热计算和绝热近似 6.2 量子退火与绝热算法 6.3 物理实现与D-Wave 参考文献第7章量子神经网络 7.1 量子神经网络基础 7.2 量子感知器模型 7.3 前向量子神经网络的训练方法参考文献第8章无监督的量子机器学习 8.1 量子聚类 8.2 主成分分析 8.3 量子奇异值分解 8.4 量子谱聚类参考文献第9章量子强化学习 9.1 量子强化学习算法 9.2 强化学习在量子电路中的实现 9.3 隐量子马尔可夫模型主动学习算法参考文献

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