색인

A

ad_hoc_data() (qiskit_machine_learning.datasets 모듈) add_note() (QiskitMachineLearningError 메서드) ansatz (QNNCircuit의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성)

assign_training_parameters() (TrainableFidelityQuantumKernel 메서드) (TrainableFidelityStatevectorKernel 메서드) (TrainableKernel 메서드)

B

backward() (EstimatorQNN 메서드) (NeuralNetwork 메서드) (SamplerQNN 메서드)

BaseKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스) BinaryObjectiveFunction (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스)

C

callback (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) circuit (EstimatorQNN의 속성) (SamplerQNN의 속성) (VQC의 속성)

class_weight_ (QSVR의 속성) clear_cache() (FidelityStatevectorKernel 메서드) (TrainableFidelityStatevectorKernel 메서드) coef_ (QSVC의 속성) (QSVR의 속성) combine() (QuantumKernelTrainerResult 메서드) CrossEntropyLoss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스)

D

decision_function() (PegasosQSVC 메서드) (QSVC 메서드)

E

EffectiveDimension (qiskit_machine_learning.neural_networks 클래스) enforce_psd (BaseKernel의 속성) (FidelityQuantumKernel의 속성) (FidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성) estimator (EstimatorQNN의 속성) EstimatorQNN (qiskit_machine_learning.neural_networks 클래스) evaluate() (BaseKernel 메서드) (CrossEntropyLoss 메서드) (FidelityQuantumKernel 메서드) (FidelityStatevectorKernel 메서드) (KernelLoss 메서드) (L1Loss 메서드) (L2Loss 메서드) (Loss 메서드) (SVCLoss 메서드) (TrainableFidelityQuantumKernel 메서드) (TrainableFidelityStatevectorKernel 메서드) (TrainableKernel 메서드)

evaluate_duplicates (FidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성)

F

feature_dimension (RawFeatureVector의 속성) feature_map (BaseKernel의 속성) (FidelityQuantumKernel의 속성) (FidelityStatevectorKernel의 속성) (QNNCircuit의 속성) (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) fidelity (FidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) FidelityQuantumKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스) FidelityStatevectorKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스) fit() (NeuralNetworkClassifier 메서드) (NeuralNetworkRegressor 메서드) (PegasosQSVC 메서드) (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) (QuantumKernelTrainer 메서드) (TrainableModel 메서드) (VQC 메서드) (VQR 메서드)

fit_result (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) FITTED (PegasosQSVC의 속성) forward() (EstimatorQNN 메서드) (NeuralNetwork 메서드) (SamplerQNN 메서드) (TorchConnector 메서드)

G

get_effective_dimension() (EffectiveDimension 메서드) (LocalEffectiveDimension 메서드) get_fisher_information() (EffectiveDimension 메서드) (LocalEffectiveDimension 메서드) get_metadata_routing() (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) get_normalized_fisher() (EffectiveDimension 메서드) (LocalEffectiveDimension 메서드) get_params() (QSVC 메서드) (QSVR 메서드)

gradient (EstimatorQNN의 속성) (SamplerQNN의 속성) gradient() (BinaryObjectiveFunction 메서드) (CrossEntropyLoss 메서드) (L1Loss 메서드) (L2Loss 메서드) (Loss 메서드) (MultiClassObjectiveFunction 메서드) (ObjectiveFunction 메서드) (OneHotObjectiveFunction 메서드)

I

initial_point (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (QuantumKernelTrainer의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) input_gradients (EstimatorQNN의 속성) (NeuralNetwork의 속성) (SamplerQNN의 속성)

input_parameters (QNNCircuit의 속성) input_params (EstimatorQNN의 속성) (SamplerQNN의 속성) input_samples (EffectiveDimension의 속성) (LocalEffectiveDimension의 속성) interpret (SamplerQNN의 속성)

K

KernelLoss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스)

L

L1Loss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스) L2Loss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스) load() (NeuralNetworkClassifier의 클래스 메서드) (NeuralNetworkRegressor의 클래스 메서드) (PegasosQSVC의 클래스 메서드) (QSVC의 클래스 메서드) (QSVR의 클래스 메서드) (SerializableModelMixin의 클래스 메서드) (TrainableModel의 클래스 메서드) (VQC의 클래스 메서드) (VQR의 클래스 메서드)

LocalEffectiveDimension (qiskit_machine_learning.neural_networks 클래스) loss (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) Loss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스) loss (QuantumKernelTrainer의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성)

M

module qiskit_machine_learning qiskit_machine_learning.algorithms qiskit_machine_learning.circuit.library qiskit_machine_learning.connectors qiskit_machine_learning.datasets qiskit_machine_learning.kernels qiskit_machine_learning.kernels.algorithms qiskit_machine_learning.neural_networks qiskit_machine_learning.utils qiskit_machine_learning.utils.loss_functions

MultiClassObjectiveFunction (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스)

N

n_support_ (QSVC의 속성) (QSVR의 속성) neural_network (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (TorchConnector의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) NeuralNetwork (qiskit_machine_learning.neural_networks 클래스) NeuralNetworkClassifier (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) NeuralNetworkRegressor (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) num_classes (NeuralNetworkClassifier의 속성) (VQC의 속성) num_features (BaseKernel의 속성) (FidelityQuantumKernel의 속성) (FidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성)

num_input_parameters (QNNCircuit의 속성) num_inputs (EstimatorQNN의 속성) (NeuralNetwork의 속성) (SamplerQNN의 속성) num_qubits (QNNCircuit의 속성) (RawFeatureVector의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) num_steps (PegasosQSVC의 속성) num_training_parameters (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성) num_weight_parameters (QNNCircuit의 속성) num_weights (EstimatorQNN의 속성) (NeuralNetwork의 속성) (SamplerQNN의 속성)

O

objective() (BinaryObjectiveFunction 메서드) (MultiClassObjectiveFunction 메서드) (ObjectiveFunction 메서드) (OneHotObjectiveFunction 메서드) ObjectiveFunction (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) observables (EstimatorQNN의 속성) OneHotObjectiveFunction (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) optimal_circuit (QuantumKernelTrainerResult의 속성) optimal_parameters (QuantumKernelTrainerResult의 속성) optimal_point (QuantumKernelTrainerResult의 속성) optimal_value (QuantumKernelTrainerResult의 속성)

optimizer (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (QuantumKernelTrainer의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) optimizer_evals (QuantumKernelTrainerResult의 속성) optimizer_result (QuantumKernelTrainerResult의 속성) optimizer_time (QuantumKernelTrainerResult의 속성) output_shape (EstimatorQNN의 속성) (NeuralNetwork의 속성) (SamplerQNN의 속성)

P

parameter_values (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성) PegasosQSVC (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) precomputed (PegasosQSVC의 속성) predict() (NeuralNetworkClassifier 메서드) (NeuralNetworkRegressor 메서드) (PegasosQSVC 메서드) (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) (TrainableModel 메서드) (VQC 메서드) (VQR 메서드)

predict_log_proba() (QSVC 메서드) predict_proba() (QSVC 메서드) probA_ (QSVC의 속성) probB_ (QSVC의 속성)

Q

qiskit_machine_learning module qiskit_machine_learning.algorithms module qiskit_machine_learning.circuit.library module qiskit_machine_learning.connectors module qiskit_machine_learning.datasets module qiskit_machine_learning.kernels module qiskit_machine_learning.kernels.algorithms module qiskit_machine_learning.neural_networks module

qiskit_machine_learning.utils module qiskit_machine_learning.utils.loss_functions module QiskitMachineLearningError QNNCircuit (qiskit_machine_learning.circuit.library 클래스) QSVC (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) QSVR (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) quantum_kernel (PegasosQSVC의 속성) (QSVC의 속성) (QSVR의 속성) (QuantumKernelTrainerResult의 속성) (QuantumKernelTrainer의 속성) QuantumKernelTrainer (qiskit_machine_learning.kernels.algorithms 클래스) QuantumKernelTrainerResult (qiskit_machine_learning.kernels.algorithms 클래스)

R

RawFeatureVector (qiskit_machine_learning.circuit.library 클래스)

run_monte_carlo() (EffectiveDimension 메서드) (LocalEffectiveDimension 메서드)

S

sampler (SamplerQNN의 속성) SamplerQNN (qiskit_machine_learning.neural_networks 클래스) save() (NeuralNetworkClassifier 메서드) (NeuralNetworkRegressor 메서드) (PegasosQSVC 메서드) (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) (SerializableModelMixin 메서드) (TrainableModel 메서드) (VQC 메서드) (VQR 메서드) score() (NeuralNetworkClassifier 메서드) (NeuralNetworkRegressor 메서드) (PegasosQSVC 메서드) (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) (TrainableModel 메서드) (VQC 메서드) (VQR 메서드)

SerializableModelMixin (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) set_fit_request() (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) set_interpret() (SamplerQNN 메서드) set_params() (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) set_score_request() (QSVC 메서드) (QSVR 메서드) sparse (EstimatorQNN의 속성) (NeuralNetwork의 속성) (SamplerQNN의 속성) (TorchConnector의 속성) SVCLoss (qiskit_machine_learning.utils.loss_functions 클래스)

T

TorchConnector (qiskit_machine_learning.connectors 클래스) TrainableFidelityQuantumKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스) TrainableFidelityStatevectorKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스) TrainableKernel (qiskit_machine_learning.kernels 클래스)

TrainableModel (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스) training_parameters (TrainableFidelityQuantumKernel의 속성) (TrainableFidelityStatevectorKernel의 속성) (TrainableKernel의 속성)

U

UNFITTED (PegasosQSVC의 속성)

unused_param (QSVC의 속성) (QSVR의 속성)

V

VQC (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스)

VQR (qiskit_machine_learning.algorithms 클래스)

W

warm_start (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) weight (TorchConnector의 속성) weight_parameters (QNNCircuit의 속성) weight_params (EstimatorQNN의 속성) (SamplerQNN의 속성)

weight_samples (EffectiveDimension의 속성) (LocalEffectiveDimension의 속성) weights (NeuralNetworkClassifier의 속성) (NeuralNetworkRegressor의 속성) (TrainableModel의 속성) (VQC의 속성) (VQR의 속성) with_traceback() (QiskitMachineLearningError 메서드)