양자 시스템에서 순열 대칭성을 가지는 데이터에 대한 효율적인 분류 모델을 제안한다.
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.