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#キャルちゃんのquantphチェック 量子相関の特徴づけを行う機械学習手法の有用性・有効性を評価。量子集合の境界付近の点で良い性能のモデルを学習するのは困難と判明。このような場合にモデル性能を向上させるには、学習データの調整(バイアスの投入)をする必要があると結論 arxiv.org/abs/2407.14396 pic.twitter.com/Heca8fm772

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キャルちゃん@tweetnakasho

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