The authors propose architectures of equivariant quantum convolutional neural networks (EQCNNs) that adhere to the Symmetric group Sn and its subgroups, demonstrating improved performance compared to non-equivariant QCNNs for classification tasks.
양자 시스템에서 순열 대칭성을 가지는 데이터에 대한 효율적인 분류 모델을 제안한다.