量子辅助的希尔伯特空间高斯过程回归
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。高斯过程是机器学习中常用的概率模型之一,本研究提出了一种基于希尔伯特空间逼近的量子算法,用于解决高斯过程回归中数据集规模大导致的计算复杂性问题。该方法结合了经典基函数展开和量子计算技术,利用量子主成分分析、条件旋转、Hadamard 和 Swap 测试等技术来评估高斯过程的后验均值和方差,从而实现了多项式的计算复杂性降低。
本研究提出了一种基于希尔伯特空间逼近的量子算法,用于解决高斯过程回归中数据集规模大导致的计算复杂性问题。该方法结合了经典基函数展开和量子计算技术,实现了多项式的计算复杂性降低。