يقدم المؤلفون بنية هجينة كمومية-كلاسيكية مصممة لمعالجة عدم التغيير لإعادة المعيار الزمني في تحليل السلاسل الزمنية. يدمج النظام الشبكات العصبية الكمومية مع توقيعات المسار، باستخدام طبقات الميزات التي تحسب نوى التوقيع بين المسارات المدخلة عبر حلول خطية متغيرة كلاسيكية أو كمومية (VQLS).
- تحسب طبقات الميزات نوى التوقيع لمهام التصنيف.
- تقوم شبكة عصبية تلافيفية كمومية (QCNN) بالتعلم التالي.
- تقيم التجارب البنية على التصنيف الثنائي للأرقام المكتوبة بخط اليد.
- يحلل الدراسة القيود الحسابية المرتبطة بمكون VQLS.
تُظهر العمل المزايا المحتملة لتنفيذ طبقات نوى توقيع المسار داخل الدوائر الكمومية لبيانات السلاسل الزمنية.