변분 양자 회로(Variational Quantum Circuits, VQCs)는 클래식하게 최적화되는 매개변수화된 양자 회로입니다. 우리는 VQC를 확장하여 고전적인 아핀 후측정 계층을 추가한 하이브리드 변분 양자 회로(Hybrid Variational Quantum Circuit, HVQC)를 제안합니다. 이는 독립적인 스칼라 회로의 선형 오버헤드 없이 벡터 값 회귀를 가능하게 합니다. 이론적으로, 우리는 기본적인 1-큐비트 및 2-큐비트 회로가 데이터 재업로드와 얽힘(entanglement)을 통해 이차 함수와 곱셈을 근사할 수 있음을 보여주며, 이는 전체 아키텍처의 기반을 제공합니다. 실험적으로, 두 가지 합성 이미지 재구성 데이터셋과 Friedman1 벤치마크(40,568개 테스트 샘플)에서, 우리의 HVQC는 가우시안 프로세스 회귀(Gaussian Process Regression)와 일치하며 XGBoost 및 랜덤 포레스트(Random Forest)를 능가하는 성능을 보였습니다. 제거 연구(Ablation study)는 양자 구성 요소와 클래식 구성 요소 모두 필수적임을 확인시켜 주었으며, 결과는 하이브리드 양자-클래식 모델에서 특징 맵(feature map)의 중심적인 역할을 강조합니다.