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Variational quantum circuits for machine learning. An application for the detection of weak signals

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Variational quantum circuits for machine learning. An application for the detection of weak signals

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Griol-Barres, I.; Milla, S.; Cebrián Ferriols, AJ.; Mansoori, Y.; Millet Roig, J. (2021). Variational quantum circuits for machine learning. An application for the detection of weak signals. Applied Sciences. 11(14):1-22. https://doi.org/10.3390/app11146427

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/182654

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Título: Variational quantum circuits for machine learning. An application for the detection of weak signals
Autor: Griol-Barres, Israel Milla, Sergio Cebrián Ferriols, Antonio José Mansoori, Yashar Millet Roig, José
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Organización de Empresas - Departament d'Organització d'Empreses
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Electrónica - Departament d'Enginyeria Electrònica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Featured Application Quantum classifier to detect weak signals. Quantum computing is a new paradigm for a multitude of computing applications. This study presents the technologies that are currently available for the ...[+]
Palabras clave: Quantum computing , Variational quantum circuits , Quantum support vector machines , Weak signals of the future , Machine learning
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Applied Sciences. (eissn: 2076-3417 )
DOI: 10.3390/app11146427
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/app11146427
Coste APC: 1970
Tipo: Artículo

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