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量子機器學習:基於Python的理論和實現(簡體書)
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出版日:2024/06/01 作者:姜楠; 王健; 張蕊  出版社:清華大學出版社(大陸)  裝訂:平裝
量子計算機具有天然的並行性,相比經典計算機能顯著提高算法效率,是下一代智能計算的一個重要發展方向。隨著量子計算機硬件的發展,通過本地或者雲平臺進行量子計算越來越容易,量子計算相關研究逐漸從理論走向實用。量子機器學習是機器學習和量子計算的交叉領域,它研究的是如何利用量子疊加、並行等特性降低經典機器學習算法的複雜度,以解決數據量大、數據維度高造成的訓練困難等問題。本書首先介紹量子計算的基礎知識,然後將理論和實踐相結合,介紹量子降維、量子分類、量子回歸、量子聚類、量子神經網絡及量子強化學習的算法理論,並提供部分算法的示例和代碼,以幫助讀者進一步理解量子機器學習算法。本書可作為量子機器學習的入門書籍,供愛好者瞭解和學習量子機器學習算法;也可作為“量子機器學習”課程的教科書或參考書,供教師和學生閱讀參考;還可作為對量子機器學習感興趣的科研人員的參考書。
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