В статье рассматривается проблема выбора между точностью, интерпретируемостью и сложностью в мультимодальном обучении. Предложена модель на основе квантовых вычислений, которая объединяет информацию из разных источников. Она состоит из классического модуля для обработки одного типа данных, интерпретируемого квантового блока слияния и квантовой свёрточной нейронной сети для глубокого извлечения признаков. Результаты моделирования показывают, что модель достигает точности классификации, сравнимой с классическими сетями, но при этом имеет меньшую сложность и обладает интерпретируемостью. arXiv: 2601.07856 Обзоры | Квантовая физика
Функция запутанности на основе квантовой мультимодальной фьюжн нейронной сети
В статье рассматривается проблема выбора между точностью, интерпретируемостью и сложностью в мультимодальном обучении. Предложена модель на основе квантовых вычислений, которая объединяет информацию из разных источников. Она состоит из классического модуля для обработки одного типа данных, интерпретируемого квантового блока слияния и квантовой свёрточной нейронной сети для глубокого извлечения признаков. Результаты моделирования показывают, что модель достигает точности классификации, сравнимой с классическими сетями, но при этом имеет меньшую сложность и обладает интерпретируемостью.
arXiv: 2601.07856
