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Photonic Hybrid Quantum Neural Networks
Photonic Hybrid Quantum Neural Networks
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新框架探索光量子神经网络用于金融市场预测
研究人员开发了 Q-PhotoMarket，这是一个旨在探索用于金融市场预测的光子混合量子神经网络 (HQNN) 的广阔设计空间的框架。该框架系统地评估了美国、印度和加密货币市场中超过 5,000 种不同的光子配置，包括输入状态、电路架构和测量策略。研究发现了持续的架构模式，并确定了可与经典机器学习基线相媲美的稳健的高性能设计，同时还纳入了在数据不平衡条件下可靠评估的方法。
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量子神经网络中的物理噪声被探索为一种原生正则化器
研究人员探索了在光子混合量子神经网络（PHQNN）中使用物理噪声作为原生正则化器的潜力，并将其与经典深度学习中的噪声注入技术进行类比。通过使用遗传算法在Quandela的Perceval模拟器和MerLin框架中调整噪声参数，该研究旨在优化PHQCNN在Iris、Digits和MNIST等数据集上的性能。虽然这种方法在Iris和Digits数据集上取得了适度的准确性提升，但在MNIST数据集上却导致性能下降，这表明物理噪声作为正则化器…