Para penulis menyajikan arsitektur kuantum-klasik hibrida yang dirancang untuk mengatasi invariansi reparameterisasi waktu dalam analisis deret waktu. Sistem ini mengintegrasikan jaringan saraf kuantum dengan tanda jalur, menggunakan lapisan fitur yang menghitung kernel tanda antara jalur masukan melalui solver linear variasional klasik atau kuantum (VQLS).
- Lapisan fitur menghitung kernel tanda untuk tugas klasifikasi.
- Jaringan Saraf Konvolusi Kuantum (QCNN) melakukan pembelajaran hilir.
- Eksperimen mengevaluasi arsitektur pada klasifikasi biner digit tulisan tangan.
- Studi ini menganalisis keterbatasan komputasi yang terkait dengan komponen VQLS.
Karya ini menunjukkan potensi keuntungan dari penerapan lapisan kernel tanda jalur di dalam sirkuit kuantum untuk data deret waktu.