Quantum Geometry of Data
Este artículo establece la Cognición Cuántica de Aprendizaje Automático (QCML, por sus siglas en inglés) como un marco fundacional que codifica datos en geometría cuántica a través de matrices hermitianas aprendidas, permitiendo la extracción de invariantes topológicos globales y representaciones eficientes e interpretables de conjuntos de datos de alta dimensión sin sucumbir a la maldición de la dimensionalidad.