Алфавитный указатель A | B | C | D | E | F | G | I | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W A ad_hoc_data() (в модуле qiskit_machine_learning.datasets) add_note() (метод QiskitMachineLearningError) ansatz (атрибут QNNCircuit) (атрибут VQC) (атрибут VQR) assign_training_parameters() (метод TrainableFidelityQuantumKernel) (метод TrainableFidelityStatevectorKernel) (метод TrainableKernel) B backward() (метод EstimatorQNN) (метод NeuralNetwork) (метод SamplerQNN) BaseKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) BinaryObjectiveFunction (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) C callback (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) circuit (атрибут EstimatorQNN) (атрибут SamplerQNN) (атрибут VQC) class_weight_ (атрибут QSVR) clear_cache() (метод FidelityStatevectorKernel) (метод TrainableFidelityStatevectorKernel) coef_ (атрибут QSVC) (атрибут QSVR) combine() (метод QuantumKernelTrainerResult) CrossEntropyLoss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) D decision_function() (метод PegasosQSVC) (метод QSVC) E EffectiveDimension (класс в qiskit_machine_learning.neural_networks) enforce_psd (атрибут BaseKernel) (атрибут FidelityQuantumKernel) (атрибут FidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) estimator (атрибут EstimatorQNN) EstimatorQNN (класс в qiskit_machine_learning.neural_networks) evaluate() (метод BaseKernel) (метод CrossEntropyLoss) (метод FidelityQuantumKernel) (метод FidelityStatevectorKernel) (метод KernelLoss) (метод L1Loss) (метод L2Loss) (метод Loss) (метод SVCLoss) (метод TrainableFidelityQuantumKernel) (метод TrainableFidelityStatevectorKernel) (метод TrainableKernel) evaluate_duplicates (атрибут FidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) F feature_dimension (атрибут RawFeatureVector) feature_map (атрибут BaseKernel) (атрибут FidelityQuantumKernel) (атрибут FidelityStatevectorKernel) (атрибут QNNCircuit) (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) fidelity (атрибут FidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) FidelityQuantumKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) FidelityStatevectorKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) fit() (метод NeuralNetworkClassifier) (метод NeuralNetworkRegressor) (метод PegasosQSVC) (метод QSVC) (метод QSVR) (метод QuantumKernelTrainer) (метод TrainableModel) (метод VQC) (метод VQR) fit_result (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) FITTED (атрибут PegasosQSVC) forward() (метод EstimatorQNN) (метод NeuralNetwork) (метод SamplerQNN) (метод TorchConnector) G get_effective_dimension() (метод EffectiveDimension) (метод LocalEffectiveDimension) get_fisher_information() (метод EffectiveDimension) (метод LocalEffectiveDimension) get_metadata_routing() (метод QSVC) (метод QSVR) get_normalized_fisher() (метод EffectiveDimension) (метод LocalEffectiveDimension) get_params() (метод QSVC) (метод QSVR) gradient (атрибут EstimatorQNN) (атрибут SamplerQNN) gradient() (метод BinaryObjectiveFunction) (метод CrossEntropyLoss) (метод L1Loss) (метод L2Loss) (метод Loss) (метод MultiClassObjectiveFunction) (метод ObjectiveFunction) (метод OneHotObjectiveFunction) I initial_point (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут QuantumKernelTrainer) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) input_gradients (атрибут EstimatorQNN) (атрибут NeuralNetwork) (атрибут SamplerQNN) input_parameters (атрибут QNNCircuit) input_params (атрибут EstimatorQNN) (атрибут SamplerQNN) input_samples (атрибут EffectiveDimension) (атрибут LocalEffectiveDimension) interpret (атрибут SamplerQNN) K KernelLoss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) L L1Loss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) L2Loss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) load() (метод класса NeuralNetworkClassifier) (метод класса NeuralNetworkRegressor) (метод класса PegasosQSVC) (метод класса QSVC) (метод класса QSVR) (метод класса SerializableModelMixin) (метод класса TrainableModel) (метод класса VQC) (метод класса VQR) LocalEffectiveDimension (класс в qiskit_machine_learning.neural_networks) loss (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут QuantumKernelTrainer) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) Loss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) 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 (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) N n_support_ (атрибут QSVC) (атрибут QSVR) neural_network (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут TorchConnector) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) NeuralNetwork (класс в qiskit_machine_learning.neural_networks) NeuralNetworkClassifier (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) NeuralNetworkRegressor (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) num_classes (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут VQC) num_features (атрибут BaseKernel) (атрибут FidelityQuantumKernel) (атрибут FidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) num_input_parameters (атрибут QNNCircuit) num_inputs (атрибут EstimatorQNN) (атрибут NeuralNetwork) (атрибут SamplerQNN) num_qubits (атрибут QNNCircuit) (атрибут RawFeatureVector) (атрибут VQC) (атрибут VQR) num_steps (атрибут PegasosQSVC) num_training_parameters (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) num_weight_parameters (атрибут QNNCircuit) num_weights (атрибут EstimatorQNN) (атрибут NeuralNetwork) (атрибут SamplerQNN) O objective() (метод BinaryObjectiveFunction) (метод MultiClassObjectiveFunction) (метод ObjectiveFunction) (метод OneHotObjectiveFunction) ObjectiveFunction (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) observables (атрибут EstimatorQNN) OneHotObjectiveFunction (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) optimal_circuit (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimal_parameters (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimal_point (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimal_value (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimizer (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут QuantumKernelTrainer) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) optimizer_evals (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimizer_result (атрибут QuantumKernelTrainerResult) optimizer_time (атрибут QuantumKernelTrainerResult) output_shape (атрибут EstimatorQNN) (атрибут NeuralNetwork) (атрибут SamplerQNN) P parameter_values (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) PegasosQSVC (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) precomputed (атрибут PegasosQSVC) predict() (метод NeuralNetworkClassifier) (метод NeuralNetworkRegressor) (метод PegasosQSVC) (метод QSVC) (метод QSVR) (метод TrainableModel) (метод VQC) (метод VQR) predict_log_proba() (метод QSVC) predict_proba() (метод QSVC) probA_ (атрибут QSVC) probB_ (атрибут QSVC) 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 (класс в qiskit_machine_learning.circuit.library) QSVC (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) QSVR (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) quantum_kernel (атрибут PegasosQSVC) (атрибут QSVC) (атрибут QSVR) (атрибут QuantumKernelTrainer) (атрибут QuantumKernelTrainerResult) QuantumKernelTrainer (класс в qiskit_machine_learning.kernels.algorithms) QuantumKernelTrainerResult (класс в qiskit_machine_learning.kernels.algorithms) R RawFeatureVector (класс в qiskit_machine_learning.circuit.library) run_monte_carlo() (метод EffectiveDimension) (метод LocalEffectiveDimension) S sampler (атрибут SamplerQNN) SamplerQNN (класс в qiskit_machine_learning.neural_networks) save() (метод NeuralNetworkClassifier) (метод NeuralNetworkRegressor) (метод PegasosQSVC) (метод QSVC) (метод QSVR) (метод SerializableModelMixin) (метод TrainableModel) (метод VQC) (метод VQR) score() (метод NeuralNetworkClassifier) (метод NeuralNetworkRegressor) (метод PegasosQSVC) (метод QSVC) (метод QSVR) (метод TrainableModel) (метод VQC) (метод VQR) SerializableModelMixin (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) set_fit_request() (метод QSVC) (метод QSVR) set_interpret() (метод SamplerQNN) set_params() (метод QSVC) (метод QSVR) set_score_request() (метод QSVC) (метод QSVR) sparse (атрибут EstimatorQNN) (атрибут NeuralNetwork) (атрибут SamplerQNN) (атрибут TorchConnector) SVCLoss (класс в qiskit_machine_learning.utils.loss_functions) T TorchConnector (класс в qiskit_machine_learning.connectors) TrainableFidelityQuantumKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) TrainableFidelityStatevectorKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) TrainableKernel (класс в qiskit_machine_learning.kernels) TrainableModel (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) training_parameters (атрибут TrainableFidelityQuantumKernel) (атрибут TrainableFidelityStatevectorKernel) (атрибут TrainableKernel) U UNFITTED (атрибут PegasosQSVC) unused_param (атрибут QSVC) (атрибут QSVR) V VQC (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) VQR (класс в qiskit_machine_learning.algorithms) W warm_start (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) weight (атрибут TorchConnector) weight_parameters (атрибут QNNCircuit) weight_params (атрибут EstimatorQNN) (атрибут SamplerQNN) weight_samples (атрибут EffectiveDimension) (атрибут LocalEffectiveDimension) weights (атрибут NeuralNetworkClassifier) (атрибут NeuralNetworkRegressor) (атрибут TrainableModel) (атрибут VQC) (атрибут VQR) with_traceback() (метод QiskitMachineLearningError)