Авторы представляют гибридную квантово-классическую архитектуру, предназначенную для решения проблемы инвариантности к переопределению времени в анализе временных рядов. Система объединяет квантовые нейронные сети с сигнатурами путей, используя слои признаков, которые вычисляют ядра сигнатур между входными путями с помощью классических или квантовых вариационных линейных решателей (VQLS).
- Слои признаков вычисляют ядра сигнатур для задач классификации.
- Квантовая свёрточная нейронная сеть (QCNN) выполняет последующее обучение.
- Эксперименты оценивают архитектуру на задаче бинарной классификации рукописных цифр.
- В работе анализируются вычислительные ограничения, связанные с компонентом VQLS.
Работа демонстрирует потенциальные преимущества внедрения слоёв ядер сигнатур путей в квантовые схемы для данных временных рядов.