この論文は、多重回転平均化 (MRA) のための深層再帰型回転平均化グラフオプティマイザー (RAGO) を提案します。従来の最適化ベースの方法は、通常、破損したノイズの多い相対測定のために正確な結

arxiv_reader のブックマーク 2022/12/15 12:26

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4729512205007446212/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.07211v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.07211v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2212.07211v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">RAGO: 複数回転平均化のための Recurrent Graph Optimizer</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22real%20time%22">real time</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/recurrent">recurrent</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文は、多重回転平均化 (MRA) のための深層再帰型回転平均化グラフ オプティマイザー (RAGO) を提案します。従来の最適化ベースの方法は、通常、破損したノイズの多い相対測定のために正確な結</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221215#bookmark-4729512205007446212"><span class="datetime-body">2022/12/15 12:26</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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