過去数日間、私は夏のプロジェクトのために、量子機械学習とその応用に関連する資料（主に研究論文）を収集しようとしてきました。（表面的な読書から）私が面白いと思ったいくつかをここに示します：
- ハイブリッド量子コンピューターでの教師なし機械学習（JS Otterbach et al。、2017）
- 教師ありおよび教師なし機械学習のための量子アルゴリズム（Lloyd、Mohseni＆Rebentrost、2013）
- 波の状態を予測する機械学習フレームワーク（James、Zhang＆O'Donncha 2017）
- 量子ニューロン：量子コンピューターでの機械学習のための基本的な構成要素（Cao、Guerreschi、Aspuru-Guzik、2017）
- 量子異常検出のための量子機械学習（Liu＆Rebentrost、2017）
しかし、物理学のより広いスペクトルの端から来て、私はこの分野の背景知識があまりなく、ほとんどの特殊な材料が突き通せないことを発見しています。チリベルト等 の論文：量子機械学習：古典的な視点は、基本的な概念のいくつかを理解するのにいくらか役立ちました。私は似ているが、より精巧な入門資料を探しています。量子機械学習の分野への入門書として役立つ教科書やビデオ講義などをお勧めできれば非常に役立ちます。
たとえば、ニールセンとチュアンの教科書は、一般的な量子コンピューティングと量子アルゴリズムの優れた入門書であり、入門資料の観点からかなり進んでいます（ただし、非常に基本的なレベルから始まり、量子力学と線形代数のすべての必要な部分をカバーしています）計算の複雑さの基礎さえ！）。量子機械学習に似たものはありますか？
PS：量子機械学習は広大な分野であることを実感しています。混乱がある場合は、古典的な機械学習アルゴリズムの量子アナログの詳細をカバーする教科書/入門書/講義を主に探していることを指摘したいと思います。