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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정원주 (고려대학교) 이성환 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.7
발행연도
2016.7
수록면
751 - 762 (12page)

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본고에서는 양자역학 기반의 기계학습인 양자 기계학습의 현황과 전망을 조망하고자 한다. 양자역학 기반의 양자컴퓨팅이 보여준 혁신적인 계산속도 개선에 힘입어 기계학습 분야에 양자컴퓨팅 알고리즘을 적용하는 연구는 빅데이터 시대의 도래에 따라 최근 집중적인 관심을 받고 있다. 고전적인 기계학습 알고리즘들에 양자컴퓨팅을 접목하여 획기적인 속도개선을 가능하게 하는 알고리즘 연구들과 최초의 상용 양자컴퓨터로 화제가 되고 있는 양자 담금질 알고리즘 등을 중심으로 양자 기계학습의 최신동향과 가능성을 살펴보고자 한다.
#양자컴퓨팅 #기계학습 #양자 기계학습 #인공지능 #quantum computing #machine learning #quantum machine learning #artificial intelligence

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 양자컴퓨팅
3. 양자 기계학습
4. 양자 기계학습의 전망
5. 맺음말
Reference

참고문헌 (52)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - M. Hilbert / 2011 / The world’s technological capacity to store, communicate, and compute information / Science 332 (6025) : 60 ~ 65 google schola [학술대회논문] - P. Shor / 1994 / Algorithms for quantum computation:Discrete log and factoring / Proc. of the 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science : 124 ~ 134 google schola [기타자료] - S. Lloyd / 2013 / Quantum algorithms for supervised and unsupervised machine learning / arXiv:1307.0411 google schola [학술지(정기간행물)] - M. Johnson / 2011 / Quantum annealing with manufactured spins / Nature 473 : 194 ~ 198 google schola [단행본] - R. Feynman / 1965 / Lectures on Physics, Vol. III / Addison Wesley google schola

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