핵심 개념
Hybride Modelle überwinden klassische Modelle in der Mustererkennung.
초록
Das Paper stellt hybride Quantum-inspirierte neuronale Netzwerke vor, die die Leistung von rein klassischen Modellen übertreffen. Es werden Resnet und Densenet in hybriden Modellen verwendet, um Mustererkennung zu verbessern. Die Modelle zeigen eine hohe Widerstandsfähigkeit gegen Parameterangriffe und überwinden Probleme mit dem Gradientenabsturz. Die Anwendungsszenarien und die Effizienz der hybriden Modelle werden diskutiert.
- Einführung in AI-Technologie und Herausforderungen
- Entwicklung von Quantum-inspirierten neuronalen Netzwerken
- Vergleich von hybriden Modellen mit rein klassischen Modellen
- Anwendungsszenarien und Effizienz der hybriden Modelle
통계
"Die hybriden Modelle mit niedrigerer Parameterkomplexität zeigen eine durchschnittliche Testgenauigkeit von 92,75% bis 93,31%."
"Die hybriden Modelle sind 75,13% bis 76,74% genau bei Angriffen mit asymmetrischem Rauschen."
인용구
"Unsere hybriden Modelle zeigen mehr unübertroffene Überlegenheit unter Angriffen mit unsymmetrischem Rauschen."