Machine learning quantum computers von schuld maria (33 Ergebnisse)
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Verlag: Springer, 2021
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Sprache: Englisch
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Hardback. Zustand: New. Second Edition 2021. This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from "near-term" to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understand how quantum computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterized quantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks. The book aims at an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards. The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years.…
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Verlag: Springer, 2022
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Zustand: New. 2nd ed. 2021 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Verlag: Springer, 2022
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Taschenbuch. Zustand: Neu. Machine Learning with Quantum Computers | Maria Schuld (u. a.) | Taschenbuch | Quantum Science and Technology | xiv | Englisch | 2022 | Springer | EAN 9783030831004 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. …
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Hardcover. Zustand: Brand New. 2nd edition. 326 pages. 9.25x6.10x0.91 inches. In Stock.
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Verlag: Springer, 2022
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Verlag: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2021
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Hardback. Zustand: New. Second Edition 2021. This book offers an introduction into quantum machine learning research, covering approaches that range from "near-term" to fault-tolerant quantum machine learning algorithms, and from theoretical to practical techniques that help us understand how quantum computers can learn from data. Among the topics discussed are parameterized quantum circuits, hybrid optimization, data encoding, quantum feature maps and kernel methods, quantum learning theory, as well as quantum neural networks. The book aims at an audience of computer scientists and physicists at the graduate level onwards. The second edition extends the material beyond supervised learning and puts a special focus on the developments in near-term quantum machine learning seen over the past few years.…
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Verlag: Springer, 2021
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Verlag: Springer, Berlin|Springer International Publishing|Springer, 2022
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