다변량 회귀 및 고차원 데이터 재구성을 위한 하이브리드 변분 양자 회로
요약
본 논문은 변분 양자 회로(VQC)를 확장하여 고전 아핀 후측정 계층을 추가한 하이브리드 변분 양자 회로(HVQC)를 제안합니다. HVQC는 벡터 값 회귀를 가능하게 하며, 1-큐비트 및 2-큐비트 회로만으로 이차 함수와 곱셈 근사가 가능함을 이론적으로 입증했습니다. 실험 결과, 이미지 재구성 및 Friedman1 벤치마크에서 XGBoost나 랜덤 포레스트보다 우수한 성능을 보였습니다.
핵심 포인트
- HVQC는 VQC에 클래식 아핀 후측정 계층을 추가한 하이브리드 모델이다.
- 기본 양자 회로만으로 이차 함수 및 곱셈 근사가 가능하다는 이론적 기반을 제시했다.
- 이미지 재구성 및 Friedman1 벤치마크에서 기존 머신러닝 기법보다 우수한 성능을 입증했다.
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