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IQM Emerald

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TOOL · CL_289600 · Oct 9 · 04:00

量子神经网络在金融预测方面展现出潜力，但硬件噪声仍是障碍

一项新近发表在arXiv上的研究，对用于金融时间序列预测的各种量子神经网络（QNN）配置进行了基准测试，具体使用了英镑/美元汇率。该研究探索了1,368种不同的QNN配置，评估了预测准确性、计算成本和收敛性。研究结果表明，门的选择和排列比参数数量更关键，而纠缠是一种系统级属性。表现最佳的QNN达到了0.985的R^2分数，超过了经典的BiLSTM基线。然而，在IQM Emerald量子设备上的执行显示，硬件噪声（包括门错误和退相干）对…