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量子-经典模型在指纹识别方面表现不一

研究人员比较了用于指纹识别的混合量子-经典自监督学习（SSL）模型，发现量子集成的好处取决于具体的SSL目标。当QuFeX量子特征提取模块应用于SimCLR和MoCo v2等对比SSL框架时，混合模型与经典模型相比表现有所提高。然而，在非对比式BYOL框架中未观察到这种优势，这表明量子增强与对比学习方法有关。一种硬件高效的量子电路QNet并未带来类似的收益。