연구자들은 시뮬레이션 어닐링 시도로 훈련된 랜덤 포레스트 회귀가 이진 압축 센싱을 위한 최적 정규화 매개변수를 예측할 수 있으며, 고전 및 하이브리드 방식을 적용할 때 더 적은 측정값으로 더 효율적인 신호 재구성을 가능하게 함을 보여주었다.

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시뮬레이션 어닐링 및 양자 어닐링을 사용하여 이진 신호 복구를 위한 머신 러닝 기반 정규화 선택을 개발합니다. 이론적 예측을 따르는 복구 위상 전이를 시연하며, 양자-고전 하이브리드 솔버가 여러 부분에서 고전 방법을 능가합니다...

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