Practical insights on the effect of different encodings, ansätze and measurements in quantum and hybrid convolutional neural networks
यह अध्ययन उपग्रह छवि वर्गीकरण के लिए क्वांटम और हाइब्रिड कनवल्शनल न्यूरल नेटवर्क के लगभग 500 कॉन्फ़िगरेशन का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि हाइब्रिड मॉडल में डेटा एनकोडिंग प्रमुख प्रदर्शन कारक है जबकि शुद्ध क्वांटम आर्किटेक्चर के लिए माप प्रोटोकॉल और डेटा-टू-एम्प्लीट्यूड मैपिंग सबसे महत्वपूर्ण हैं।