A Parallel Quantum–Classical Hybrid Architecture for Image Classification
Cet article propose une architecture hybride quantique-classique, parallèle et à efficacité de paramètres, pour la classification d'images, qui exploite un extracteur de caractéristiques classiques partagé et de multiples branches quantiques dotées de diverses stratégies d'encodage et de topologies d'intrication afin d'atteindre une précision compétitive sur les ensembles de données MNIST, CIFAR-10 et d'images thermiques.