QCNN with Rough Path Signature Kernels
Questo articolo propone un'architettura ibrida quantistico-classica per la classificazione di serie temporali che integra i kernel della firma del percorso per gestire l'invarianza alla riparametrizzazione temporale e impiega una Rete Neurale Convoluzionale Quantistica (QCNN) per l'apprendimento a valle, dimostrandone il potenziale attraverso esperimenti su dati di cifre scritte a mano pur analizzando i vincoli computazionali dei suoi componenti di risolutore lineare variazionale.