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  • 量子机器学习理论与实战

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    本书主要介绍量子机器学习的背景知识、基础概念,以及一些重要的量子机器学习算法的基本原理与实现。本书共9 章,主要内容包括量子机器学习背景知识、量子计算基础、量子机器学习框架VQNet、支持向量机、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络,以及自然语言处理。 本书既可作为高等院校量子机器学习相关专业研究生、教师及科研人员的教材或参考书,也可作为量子机器学习爱好者的自学用书...

五星书

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