引用:て
研究開発を加速
過学習しにくい性質を実証
機械学習の精度向上のボトルネックとなっている「 過学習 」が、量子機械学習器において
過学習しにくいという性質を詳細な数値実験を通して世界で初めて実証
そのほか、量子オートエンコーダー、量子誤差逆伝搬法、量子 SVM 等
計算速度及び最適化の
精度の飛躍的向上を目指す
© 2024 GRID Inc.
24 • 24/6 期 3Q 決算概況
• 来期予算の方向性
• 近況報告
• 成長戦略
• 事業等説明
© 2024 GRID Inc.
25 会社概要... |