Buchumschlag

Empirical Quantum Advantage Analysis of Quantum Kernel in Gene Expression Data

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Ghosh, Arpita, Fuad, MD Muhtasim, Bhattacharjee, Seemanta
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Quantum Physics Emerging Technologies Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Classification of Financial Data Using Quantum Support Vector Machine
von: Bhattacharjee, Seemanta, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparks of Quantum Advantage and Rapid Retraining in Machine Learning
von: Troy, William
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Kernel Learning for Small Dataset Modeling in Semiconductor Fabrication: Application to Ohmic Contact
von: Wang, Zeheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Quantum Imitation Game: Reverse Engineering of Quantum Machine Learning Models
von: Ghosh, Archisman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AltGraph: Redesigning Quantum Circuits Using Generative Graph Models for Efficient Optimization
von: Beaudoin, Collin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantum Annealing for Robust Principal Component Analysis
von: Tomeo, Ian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Federated Learning Experiments in the Cloud with Data Encoding
von: Pokhrel, Shiva Raj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Quantum Machine Learning: An Information-Theoretic Generalization Analysis
von: Georgiou, Petros, et al.
Veröffentlicht: (2024)

EnQode: Fast Amplitude Embedding for Quantum Machine Learning Using Classical Data
von: Han, Jason, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-driven Reverse Engineering of QML Models
von: Ghosh, Archisman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Photonic Quantum-Enhanced Knowledge Distillation
von: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantum Circuit for Random Forest Prediction
von: Safina, Liliia, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Machine Learning for Quantum Noise Reduction
von: Kendre, Karan
Veröffentlicht: (2025)

Quantum AI for Alzheimer's disease early screening
von: Cappiello, Giacomo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring Quantum Neural Networks for Demand Forecasting
von: de Jesus, Gleydson Fernandes, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Class Quantum Convolutional Neural Networks
von: Mordacci, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Robustness in Distributed Quantum Machine Learning
von: Kananian, Pouya, et al.
Veröffentlicht: (2025)

An Efficient Quantum Classifier Based on Hamiltonian Representations
von: Tiblias, Federico, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Parameter-efficient Quantum Multi-task Learning
von: Cowlessur, Hevish, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Analyzing Images of Blood Cells with Quantum Machine Learning Methods: Equilibrium Propagation and Variational Quantum Circuits to Detect Acute Myeloid Leukemia
von: Bano, A., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Quantum Data Center: Perspectives
von: Liu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Quantum Circuit Synthesis and Compilation Optimization: Overview and Prospects
von: Yan, Ge, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Compiler Optimization for Quantum Computing Using Reinforcement Learning
von: Quetschlich, Nils, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Triplet Loss Based Quantum Encoding for Class Separability
von: Mordacci, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Clustering with k-Means: a Hybrid Approach
von: Poggiali, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Quick Introduction to Quantum Machine Learning for Non-Practitioners
von: Evans, Ethan N., et al.
Veröffentlicht: (2024)

FedQNN: Federated Learning using Quantum Neural Networks
von: Innan, Nouhaila, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unleashing the Expressive Power of Pulse-Based Quantum Neural Networks
von: Tao, Han-Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Local Binary and Multiclass SVMs Trained on a Quantum Annealer
von: Zardini, Enrico, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Impact of Single Rotations and Entanglement Topologies in Quantum Neural Networks
von: Mordacci, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Expressivity of Quantum Neural Networks Based on the SWAP test
von: Nagies, Sebastian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum-Assisted Machine Learning Models for Enhanced Weather Prediction
von: Sakhuja, Saiyam, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training Variational Quantum Circuits Using Particle Swarm Optimization
von: Mordacci, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Quantum Boltzmann Machines using Parallel Annealing for Medical Image Classification
von: Schuman, Daniëlle, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Edge-Local and Qubit-Efficient Quantum Graph Learning for the NISQ Era
von: Ahmadkhaniha, Armin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

VQEzy: An Open-Source Dataset for Parameter Initialization in Variational Quantum Eigensolvers
von: Zhang, Chi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Analyzing Machine Learning Performance in a Hybrid Quantum Computing and HPC Environment
von: Bieberich, Samuel T., et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Cryogenic Memristive Neural Decoder for Fault-tolerant Quantum Error Correction
von: Yon, Victor, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Shuttling Compiler for Trapped-Ion Quantum Computers Based on Large Language Models
von: Kreppel, Fabian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

qc-kmeans: A Quantum Compressive K-Means Algorithm for NISQ Devices
von: Chumpitaz-Flores, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)