В статье рассматривается создание автоматизированных квантовых схем для задач регрессии с помощью генетического алгоритма. Исследуются различные архитектурные решения квантовых нейронных сетей и их эффективность по сравнению с классическими методами регрессии. Результаты показывают, что предложенные квантовые модели компактны и конкурентоспособны по производительности, а метрики сложности помогают предсказать оптимальную архитектуру для конкретного набора данных. arXiv: 2512.19978 Обзоры | Квантовая физика
Регрессия функций с помощью квантовых нейронных сетей Circuits
В статье рассматривается создание автоматизированных квантовых схем для задач регрессии с помощью генетического алгоритма. Исследуются различные архитектурные решения квантовых нейронных сетей и их эффективность по сравнению с классическими методами регрессии. Результаты показывают, что предложенные квантовые модели компактны и конкурентоспособны по производительности, а метрики сложности помогают предсказать оптимальную архитектуру для конкретного набора данных.
arXiv: 2512.19978
