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Alexey Melnikov
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混合量子神经网络在喷气发动机剩余使用寿命预测方面展现出潜力
研究人员开发了一种混合量子循环神经网络（HQRNN），用于预测涡轮风扇发动机的剩余使用寿命。该模型将量子长短期记忆（QLSTM）层与经典密集层相结合，旨在改进退化模式表示。在NASA C-MAPSS FD001基准测试中，HQRNN的平均RMSE和MAE比经典的堆叠LSTM网络提高了5%，优于其他基线模型。
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新的量子编码方法提升神经网络性能
研究人员推出了一种名为基于量子比特的编码（SBQE）的新型量子神经网络数据加载技术。该方法利用硬件的本地资源——量子比特，将数据分布到多个量子态中，从而解决了现有编码方案的局限性。SBQE有效地创建了一个混合态表示，该表示与非线性激活函数线性组合，模仿了多层感知机。在Semeion、Fashion MNIST和MNIST等图像数据集上的基准测试表明，SBQE在不需要数据编码门的情况下，实现了与幅度编码和经典网络相比具有竞争力或更优的测试准确率。