Quantum Machine Learning: redes neuronales híbridas

dc.contributor.advisor	Fernández Rúa, Ignacio
dc.contributor.advisor	Fernández-Combarro Álvarez, Elías
dc.contributor.author	Carrasco Arango, Miguel
dc.date.accessioned	2024-08-28T10:57:08Z
dc.date.available	2024-08-28T10:57:08Z
dc.date.issued	2024-07-10
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10651/74501
dc.description.abstract	El objetivo de este trabajo es acercar aun público menos especializado las diferencias de la computación cuántica e introducirlos en el campo del Machine Learning cuántico, justificando por qué es mejor una aproximación híbrida en vez de una puramente cuántica. Además, se desarrollará el modelo de las redes neuronales híbridas y se mostrará el potencial que tiene como herramienta en la investigación física.	spa
dc.format.extent	87 p.
dc.language.iso	spa	spa
dc.relation.ispartofseries	PCEO Grado en Matemáticas / Grado en Física
dc.rights	Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.title	Quantum Machine Learning: redes neuronales híbridas	spa
dc.type	bachelor thesis	spa
dc.rights.accessRights	open access

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