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Quantum Machine Learning Series: De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence, 6

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  • 9783110670707

Quantum Machine Learning

Series: De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence, 6

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Edited by: Siddhartha BhattacharyyaIndrajit PanAshish ManiSourav DeElizabeth Behrman and Susanta Chakraborti

  • De Gruyter 

  •  |  
  • 2020

Test Cover Image of:  Quantum Machine Learning

Quantum Machine Learning

Series: De Gruyter Frontiers in Computational Intelligence, 6

Edited by: Siddhartha BhattacharyyaIndrajit PanAshish ManiSourav DeElizabeth Behrman and Susanta Chakraborti

Quantum-enhanced machine learning refers to quantum algorithms that solve tasks in machine learning, thereby improving a classical machine learning method. Such algorithms typically require one to encode the given classical dataset into a quantum computer, so as to make it accessible for quantum information processing. After this, quantum information processing routines can be applied and the result of the quantum computation is read out by measuring the quantum system.

While many proposals of quantum machine learning algorithms are still purely theoretical and require a full-scale universal quantum computer to be tested, others have been implemented on small-scale or special purpose quantum devices.

  • New trends in Machine Learning based on Quantum Computing and Quantum Algorithms

  • Examples on real life applications

  • Illustrative diagrams and coding examples


AUTHOR INFORMATION

Siddhartha BhattacharyyaIndrajit Pan, Ashish ManiSourav DeSusanta Chakraborti, India.Elizabeth Behrman, USA.

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