Efficient Quantum One-Class Support Vector Machines for Anomaly Detection Using Randomized Measurements and Variable Subsampling

Fuente: arXiv

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Détails bibliographiques
Auteurs principaux:	Kölle, Michael, Ahouzi, Afrae, Debus, Pascal, Çetiner, Elif, Müller, Robert, Schuman, Daniëlle, Linnhoff-Popien, Claudia
Format:	Preprint
Publié:	2024
Sujets:	Machine Learning Artificial Intelligence Quantum Physics
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https://arxiv.org/abs/2407.20753