양자 기계 학습을 이용한 이미지 분류

본 연구는 양자 역학의 원리를 활용하여 효과적인 계산을 수행하는 두 가지 양자 기계 학습 모델을 소개합니다. 첫 번째 모델은 병렬 양자 회로를 가진 하이브리드 양자 신경망으로, 현재의 노이즈가 있는 중간 규모 양자 컴퓨팅 시대에서도 계산을 실행할 수 있습니다. 두 번째 모델은 양자 컨볼루션 레이어를 가진 하이브리드 양자 신경망으로, 클래식 모델과 유사한 성능을 보이면서도 훈련 가능한 매개변수가 4배 더 적습니다.