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聚类问题中的离群点容易影响簇中心的选择，且样本数据量规模的扩大会造成样本点间的距离计算需要消耗大量计算资源. 为了解决上述问......
现代金融问题本质上是复杂的数学问题。金融中最重要和最常见的问题是组合优化问题,且金融的许多问题都可以表示为优化问题,如普通......
量子计算利用量子态的线性叠加性,具有天然的并行计算能力,较经典计算展现了巨大的优势。量子算法设计的好坏决定了量子计算能否有......
在大数据时代,诸多机器学习算法对数据降维等数据处理方法有了更高的要求,主成分分析作为一种重要的数据降维算法,在经典机器学习......
量子机器学习是将量子计算的基本特性应用于机器学习所产生的一门交叉学科。将量子态叠加原理以及量子并行算法等加速算法应用在机......
随着近年来量子计算领域的飞速发展,量子计算技术已经深刻地改变了传统的计算模式与信息处理的方式。量子计算利用量子物理特有的......
理解非常规超导的微观配对机制是凝聚态物理主要挑战之一。自铜氧化物超导体和铁基超导体被发现以来,虽然有大量的实验和理论研究,......
量子机器学习是量子信息领域内新兴的子课题,其将量子计算潜在的加速能力和经典机器学习模型的学习和适应能力结合在一起,尝试提出......
在大数据背景下,对海量数据的分类和聚类是机器学习中的重要步骤。然而,可用于训练的大数据拥有更丰富的数据特征,并且冗余的特征......
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数......
贝叶斯分类算法是一种基于概率统计理论的有监督学习算法,常被用于分类问题中.本文将量子计数与经典贝叶斯分类算法相结合,提出一......
复杂性是大数据区别于传统数据的根本所在,大数据的复杂性必然带来不确定性,如何高效、安全、准确地处理大数据所具有的复杂性和不......
子空间学习是机器学习领域的重要研究方向.为了降低子空间学习的复杂度,Cai等人提出了谱回归降维框架,并针对结合标签构造对应图的......
机器学习因其在模式识别等问题上的优势已经被广泛应用到各个研究领域,然而其运算能力在一定程度上受到经典计算机算力的制约.近年......
经典计算机的运算能力依赖于芯片单位面积上晶体管的数量,其发展符合摩尔定律.未来随着晶体管的间距接近工艺制造的物理极限,经典......
量子计算是一种基于量子力学基本原理的概率计算模型,利用量子态的叠加特性和纠缠特性,量子计算在解决大规模整数分解、无结构数据......
本文首先回顾了量子计算和量子机器学习的发展历史并介绍了量子机器学习的发展现状。然后介绍了量子计算的概念,包括量子力学基本......
机器学习是一门基于数据的多领域交叉学科,其目标是从数据中提取一种“模式”,并用该模式来理解先前未知的输入数据。机器学习算法......
量子图像处理是研究图像如何在量子计算机上表示和操作的一个新兴的交叉研究方向,她为图像处理带来了新方法和新视角,也为量子计算......
本文利用量子Grover搜索技术,,提出了一种改进的基于汉明距离的量子欠近邻算法。在算法中,为了解决了求解未知类样本的欠近邻问题,......
本文从三个方面介绍了机器学习。首先简单介绍5种典型的机器学习算法,以及典型算法之间结合的集成算法。其次,在典型算法基础上介......
