2026-05-10T14:39:43Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/681622024-06-21T15:07:36Zcom_10324_38col_10324_852
Teoría de representación aplicada al Geometric Quantum Machine Learning
Rey Valiente, Pablo
Álvarez Sánchez, Juan José
Este trabajo de fin de grado investiga la aplicación de la teoría de representación al
aprendizaje automático cuántico geométrico, enfatizando especialmente el uso de simetrías
para mejorar el rendimiento del modelo. Además de ser un trabajo de investigación,
también sirve como recurso educativo, con el objetivo de elucidar conceptos matemáticos
complejos en la computación cuántica para una audiencia más amplia. Al explicar cómo
las simetrías pueden optimizar los algoritmos de aprendizaje, este estudio contribuye tanto
a la comprensión teórica como a los avances prácticos en la computación cuántica.
2024
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
spa
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/68162
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/68162/3/license.txt
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https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/68162/1/TFG-B.%202111.pdf
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Educación - Informática
Aprendizaje automático