Neural networks learn to reconstruct multipartite entanglement from quantum marginals
이 논문은 신경망이 얽힘 구조와 재구성 가능성 사이의 관계를 포착함으로써 국소 마진(local marginals)으로부터 4-큐비트 양자 상태를 분류하고 재구성하는 법을 효과적으로 학습할 수 있음을 보여주며, 이러한 능력은 SLOCC 클래스 전반에 걸친 이론적 검증과 노이즈가 있는 양자 프로세서에서의 실험적 검증을 통해 입증되었다.