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On Quantum Methods for Machine Learning Problems Part Ⅰ: Quantum Tools

Big Data Mining and Analytics 2020年第1期3卷 41-55页

作者： Farid Ablayev Marat Ablayev Joshua Zhexue Huang Kamil Khadiev nailya salikhova Dingming Wu the College of Computer Science&Software Engineering Shenzhen UniversityShenzhen 518000China the Kazan Federal University Kazan 42008Russia

This is a review of quantum methods for machine learning problems that consists of two *** first part,"quantum tools",presents the fundamentals of qubits,quantum registers,and quantum states,introduces important quantum tools based on known quantum search algorithms and SWAP-test,and discusses the basic quantum procedures used for quantum search *** second part,"quantum classification algorithms",introduces several classification problems that can be accelerated by using quantum subroutines and discusses the quantum methods used for classification.

关键词： quantum algorithm quantum programming machine learning

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On Quantum Methods for Machine Learning Problems Part Ⅱ: Quantum Classification Algorithms

引用

Big Data Mining and Analytics 2020年第1期3卷 56-67页

This is a review of quantum methods for machine learning problems that consists of two *** first part,"quantum tools",presented some of the fundamentals and introduced several quantum tools based on known quantum search *** second part of the review presents several classification problems in machine learning that can be accelerated with quantum *** have chosen supervised learning tasks as typical classification problems to illustrate the use of quantum methods for classification.

关键词： quantum classification binary classification nearest neighbor algorithm

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