一种能根据输入动态调整观测量的量子神经网络架构
这是篇挺有意思的论文，作者提出了一种能根据输入动态调整观测量的量子神经网络架构，在时间序列预测和强化学习任务上表现不错。
#量子神经网络
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信息流里打上「量子神经网络」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。
9月17日
7月14日
Q-DIBA：首个针对量子神经网络的输入感知动态后门攻击
这篇论文提出了一个针对量子神经网络的新后门攻击Q-DIBA，能根据输入动态生成触发器，效果比固定触发器好，还扛得住几种常见防御。
7月9日
论文09:26
QCNN与粗糙路径签名核的混合量子-经典时间序列分类架构一篇用QCNN和路径签名核搞定时间序列分类的新论文，手写数字分类实验证明了量子电路里加签名核的有效性，适合关注量子机器学习的朋友。
7月2日
论文10:01
Bridging Quantum Computing Paradigms toward Semiconductor Yield: CV vs DV on Wafer-Map Defect Classification这篇论文用晶圆缺陷分类任务硬核对比了两种量子计算范式，CV在4个qumodes下比DV高出18个点，还解释了为什么。搞量子机器学习或半导体良率的朋友可以看看。