量子卷积混合网络

小样本高精度

将量子计算融入卷积神经网络,经环形参数化量子电路构建全连接量子层,以纠缠特性增强模型对噪声的鲁棒性。

Shiyue, Zhang · Wang, Aijuan · Li, Lusi

Quantum Machine Intelligence 2024

参数信息

最佳准确率
98.58 %
小样本准确率提升
15.94 %

技术优势

小样本也能提精度

在小样本条件下,模型检测准确率提升约15.94%,说明量子层有助于在数据稀缺时提取更有效的特征。

更抗噪声

通过测试四种噪声,证明模型比传统CNN对噪声更鲁棒,这得益于量子层的纠缠特性。

转成图像降噪

将心电信号转换为二维灰度图像,从输入侧减轻信号噪声的影响,为后续特征提取提供更干净的表示。

应用场景