Melek Krichen

量子机器学习与语义通信集成实现鲁棒推理

研究人员开发了一个端到端学习框架，将量子机器学习（QML）与量子语义通信（QSemCom）相结合。该方法将经典数据集映射到低维表示，然后由量子发射器进行编码以学习语义特征。这些特征通过量子信道传输，并由接收器处理以进行下游分类任务。使用MNIST数据集和变分量子神经网络进行的实验表明，联合训练的收发信机可以适应信道损伤并保留任务相关信息，展示了接收器感知的QML在量子通信中实现鲁棒推理的潜力。