저자들은 시계열 분석에서 시간 재매개변수 불변성을 해결하도록 설계된 하이브리드 양자-고전 아키텍처를 제시했습니다. 이 시스템은 양자 신경망과 경로 서명을 통합하며, 입력 경로 간에 서명 커널을 계산하는 특징 레이어를 고전적 또는 양자 변분 선형 솔버(VQLS)를 사용하여 사용합니다.
- 특징 레이어는 분류 작업을 위해 서명 커널을 계산합니다.
- 양자 합성곱 신경망(QCNN)이 하류 학습을 수행합니다.
- 실험은 손글씨 숫자의 이진 분류에서 아키텍처를 평가합니다.
- 연구는 VQLS 구성 요소와 관련된 계산 한계를 분석합니다.
이 작업은 시계열 데이터에 대해 양자 회로 내에 경로 서명 커널 레이어를 구현하는 잠재적 이점을 보여줍니다.