9783030071882 - supervised learning with quantum computers (quantum science and technology) de schuld, maria; petruccione, francesco (11 resultados)
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Supervised Learning with Quantum Computers | Maria Schuld (u. a.) | Taschenbuch | Quantum Science and Technology | xiii | Englisch | 2019 | Springer | EAN 9783030071882 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot…]com | Anbieter: preigu.
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer International Publishing, Springer International Publishing, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Quantum machine learning investigates how quantum computers can be used for data-driven prediction and decision making. The books summarises and conceptualises ideas of this relatively young discipline for an audience of computer scientists and phy…sicists from a graduate level upwards. It aims at providing a starting point for those new to the field, showcasing a toy example of a quantum machine learning algorithm and providing a detailed introduction of the two parent disciplines. For more advanced readers, the book discusses topics such as data encoding into quantum states, quantum algorithms and routines for inference and optimisation, as well as the construction and analysis of genuine ``quantum learning models''. A special focus lies on supervised learning, and applications for near-term quantum devices.
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Editorial: Springer, 2019
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Editorial: Springer International Publishing, 2019
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Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Explains relevant concepts and terminology from machine learning and quantum information in an accessible languageIntroduces a structure into the literature by clustering the work in terms of what aspects of q…uantum information are .
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Editorial: Springer International Publishing Jan 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Quantum machine learning investigates how quantum computers can be used for data-driven prediction and decision making. The books summarises and conceptualises ideas of this relatively young discipline for an audience of computer sc…ientists and physicists from a graduate level upwards. It aims at providing a starting point for those new to the field, showcasing a toy example of a quantum machine learning algorithm and providing a detailed introduction of the two parent disciplines. For more advanced readers, the book discusses topics such as data encoding into quantum states, quantum algorithms and routines for inference and optimisation, as well as the construction and analysis of genuine ``quantum learning models''. A special focus lies on supervised learning, and applications for near-term quantum devices. 304 pp. Englisch.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer, Springer Jan 2019, 2019
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Quantum machine learning investigates how quantum computers can be used for data-driven prediction and decision making. The books summarises and conceptualises ideas of this relatively young discipline for an audience of computer scient…ists and physicists from a graduate level upwards. It aims at providing a starting point for those new to the field, showcasing a toy example of a quantum machine learning algorithm and providing a detailed introduction of the two parent disciplines. For more advanced readers, the book discusses topics such as data encoding into quantum states, quantum algorithms and routines for inference and optimisation, as well as the construction and analysis of genuine ``quantum learning models''. A special focus lies on supervised learning, and applications for near-term quantum devices.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 304 pp. Englisch.
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Editorial: Springer, 2019
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