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pro vyhledávání: '"Aprendizaje automático cuántico"'
Autor:
Quesada Pérez, Carlos
Las máquinas de soporte vectorial (SVM) son un algoritmo de clasificación y regresión ampliamente utilizado en aprendizaje automático. Su implementación en ordenadores cuánticos está siendo objeto de atención en los últimos años, y, aunque
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______935::60c19cb99b2f177019ff815327e0f67e
https://hdl.handle.net/10045/135250
https://hdl.handle.net/10045/135250
Autor:
Merino San José, Pablo
[ES] El objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es explotar la idea de que los modelos cinéticos cuánticos modelan sistemas fuera de equilibrio con un sistema cuántico, para diseñar algoritmos cuántico capaces de resolver sistemas fuera de
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______1560::f7e029f6ec1aa8688fe140310a0d1356
https://hdl.handle.net/10251/186053
https://hdl.handle.net/10251/186053
Autor:
Diego Hernando, Useche Reyes
Publikováno v:
Repositorio UN
Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
Universidad Nacional de Colombia
instacron:Universidad Nacional de Colombia
ilustraciones, graficas, tablas Deep neural networks are the state-of-the-art for medical image classification. However, these models require large data sets to be trained, and they lack some interpretability on their predictions. In recent years, th
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::38e497ec143b593957364605df9ba202
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81541
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/81541
Autor:
Merino San José, Pablo
Publikováno v:
RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
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[ES] El objetivo del presente Trabajo Fin de Máster es explotar la idea de que los modelos cinéticos cuánticos modelan sistemas fuera de equilibrio con un sistema cuántico, para diseñar algoritmos cuántico capaces de resolver sistemas fuera de
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=RECOLECTA___::9577e6352c74eb9f5c996e9e8531e9fe
http://hdl.handle.net/10251/186053
http://hdl.handle.net/10251/186053