지난 며칠 동안 나는 여름 프로젝트를 위해 Quantum 기계 학습 및 응용 프로그램과 관련된 자료 (주로 연구 논문)를 수집하려고 노력했습니다. 다음은 내가 흥미롭게 찾은 것 중 일부입니다 (표면 읽기에서).
- 하이브리드 양자 컴퓨터의 감독되지 않은 기계 학습 (JS Otterbach et al., 2017)
- 감독 및 감독되지 않은 기계 학습을위한 양자 알고리즘 (Lloyd, Mohseni & Rebentrost, 2013)
- 파도 조건을 예측하기위한 기계 학습 프레임 워크 (James, Zhang & O'Donncha 2017)
- Quantum Neuron : 양자 컴퓨터의 기계 학습을위한 기본 구성 요소 (Cao, Guerreschi & Aspuru-Guzik, 2017)
- 양자 이상 탐지를위한 양자 기계 학습 (Liu & Rebentrost, 2017)
그러나 스펙트럼의 물리학 적 측면 에서 볼 때 , 나는이 분야에 대한 배경 지식이 많지 않으며 대부분의 특수 재료는 뚫을 수 없습니다. Ciliberto et al. 논문 : 양자 머신 러닝 : 고전적인 관점 은 기본 개념을 이해하는 데 다소 도움이되었습니다. 나는 비슷하지만 더 정교한 입문 자료를 찾고 있습니다. 양자 기계 학습 분야에 대한 좋은 소개를 제공하는 교과서, 비디오 강의 등을 추천 할 수 있다면 매우 도움이 될 것입니다.
예를 들어 Nielsen과 Chuang의 교과서 는 일반적으로 양자 컴퓨팅 및 양자 알고리즘에 대한 훌륭한 소개이며 소개 자료와 관련하여 상당히 멀리 있습니다 (매우 기본적인 수준에서 시작하여 양자 역학 및 선형 대수학의 모든 필요한 부분을 다루고 있지만) 심지어 계산 복잡성의 기본 사항!). 양자 머신 러닝과 비슷한 것이 있습니까?
추신 : 저는 양자 머신 러닝이 광대 한 영역이라는 것을 알고 있습니다. 혼란이있는 경우, 나는 주로 고전 기계 학습 알고리즘의 양자 아날로그에 대한 세부 사항을 다루는 교과서 / 입문 논문 / 강의를 찾고 있음을 지적하고 싶습니다.