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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 1,156 - 1,159 (4page)
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Quantum computing, leveraging principles of quantum mechanics and qubits as the fundamental unit of computation, holds great potential to outper-form classical computing in complex computational tasks. Quantum machine learning, in particular, of-fers the possibility to solve intricate machine learn-ing problems more efficiently using the parallel processing capabilities of quantum computing. Unfortunately most of previous works are based on the theoretically perfect model, and hence it is un-certain whether the quantum machine learning really outperforms the classical approach in the practical situation. In this work, therefore, we investigate what requirements must be considered for measuring the advantage of quantum machine learning. Specially we realized that the overhead of quantum data encoding, quantum resource overhead because of quantum error, and the uncertainty of quantum measurement during generating final output. In con-clusion, we emphasize that the quantum machine learning must include such issues as the perform-ance metric.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 이슈 설명
IV. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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