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使用量子循环神经网络进行图像分类的FRQI Pairs方法

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该研究旨在向更广泛的受众介绍FRQI Pairs方法——这是一种利用具有柔性量子图像表示(FRQI)的量子循环神经网络(QRNN)进行图像分类的创新方法。研究重点展示了运用量子编码数据进行图像分类任务的创新途径，表明此类基于量子技术的方法可显著降低量子算法的复杂度。通过将FRQI Pairs方法与现有技术对比，该工作凸显了将量子计算原理与神经网络架构相结合对发展量子机器学习的重要价值。
作者单位： VIP可见
提交arXiv： 2025-12-12 11:52
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