| Número de páginas: |
XIV, 312 p. 104 ilustraciones, 74 ilustraciones en color. |
| Resumen: |
Este libro ofrece una introducción a la investigación del aprendizaje automático cuántico, que abarca enfoques que van desde algoritmos de aprendizaje automático cuántico de "corto plazo" hasta tolerantes a fallas, y desde técnicas teóricas a prácticas que nos ayudan a comprender cómo las computadoras cuánticas pueden aprender a partir de los datos. Entre los temas discutidos se encuentran los circuitos cuánticos parametrizados, la optimización híbrida, la codificación de datos, los mapas de características cuánticas y los métodos del núcleo, la teoría del aprendizaje cuántico y las redes neuronales cuánticas. El libro está dirigido a un público de informáticos y físicos desde el nivel de posgrado en adelante. La segunda edición amplía el material más allá del aprendizaje supervisado y se centra especialmente en los desarrollos en el aprendizaje automático cuántico a corto plazo observados en los últimos años. |
Machine Learning with Quantum Computers
