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作者:

王健 (王健.) | 张蕊 (张蕊.) | 姜楠 (姜楠.)

摘要:

近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学习训练时间长的问题,量子机器学习这一领域应运而生.量子主成分分析、量子支持向量机、量子深度学习等量子机器学习算法相继被提出,并有实验证明了量子机器学习算法有显著的加速效果,使得量子机器学习的研究展现出逐步走高的趋势.对量子机器学习算法进行综述.首先介绍量子计算基础;然后对量子监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子深度学习 5 类量子机器学习算法进行介绍;接着对量子机器学习的相关应用进行介绍并给出了算法实验;最后进行总结和展望.

关键词:

量子实验 机器学习 量子深度学习 量子计算 量子机器学习

作者机构:

  • [ 1 ] [姜楠]北京工业大学
  • [ 2 ] [王健]智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室 (北京交通大学),北京 100044
  • [ 3 ] [张蕊]智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室 (北京交通大学),北京 100044

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来源 :

软件学报

ISSN: 1000-9825

年份: 2024

期: 8

卷: 35

页码: 3843-3877

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