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题名/责任者:

量子机器学习:基于Python的理论和实现/姜楠, 王健, 张蕊编著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-302-66256-3/CNY69.00

载体形态项:

X, 242页:图;26cm

其它题名:

基于Python的理论和实现

丛编项:

面向新工科的电工电子信息基础课程系列教材

丛编项:

北京工业大学研究生创新教育系列教材

个人责任者:

姜楠 编著

个人责任者:

王健 编著

个人责任者:

张蕊 编著

学科主题:

量子计算机-机器学习-高等学校-教材

中图法分类号:

TP385

一般附注:

教育部高等学校电工电子基础课程教学指导分委员会推荐教材

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

量子计算机具有天然的并行性, 相比经典计算机能显著提高算法效率, 是下一代智能计算的一个重要发展方向。随着量子计算机硬件的发展, 通过本地或者云平台进行量子计算越来越容易, 量子计算相关研究逐渐从理论走向实用。量子机器学习是机器学习和量子计算的交叉领域, 它研究的是如何利用量子叠加、并行等特性降低经典机器学习算法的复杂度, 以解决数据量大、数据维度高造成的训练困难等问题。本书首先介绍量子计算的基础知识, 然后将理论和实践相结合, 介绍量子降维、量子分类、量子回归、量子聚类、量子神经网络及量子强化学习的算法理论, 并提供部分算法的示例和代码, 以帮助读者进一步理解量子机器学习算法。

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