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<title>Teoría de representación de grupos en el aprendizaje automático cuántico geométrico</title>
<creator>Rey Valiente, Pablo</creator>
<contributor>Gómez Cubillo, Fernando</contributor>
<contributor>Álvarez Sánchez, Juan José</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</contributor>
<description>El "aprendizaje automático cuántico" (Quantum machine learning) es una área de investigación reciente que combina las teorías de información y&#xd;
computación cuánticas y de aprendizaje automático. El desarrollo de modelos que consideran las simetrías del sistema ha dado lugar al campo del&#xd;
"aprendizaje automático cuántico geométrico" (Geometric Quantum Machine Learning (GQML)).&#xd;
En el programa GQML, la teoría de representación de grupos ocupa un lugar central para manipular las simetrías subyacentes en la información y&#xd;
entender la relación entre estas simetrías y el proceso de aprendizaje cuántico.&#xd;
Este trabajo presenta una introducción a la teoría de representación de grupos, desde la óptica del aprendizaje cuántico, guiada por ejemplos arquetípicos&#xd;
que involucran grupos discretos y continuos.&#xd;
El trabajo se coordina con el TFG en Ingeniería informática "Introducción al aprendizaje automático cuántico geométrico''.</description>
<date>2023-11-23</date>
<date>2023-11-23</date>
<date>2023</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/63197</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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