В статье представлена новая архитектура квантовой нейронной сети — Quantum Recurrent Unit (QRU). Она разработана для решения проблем современных моделей машинного обучения, связанных с эффективностью параметров и требованиями к вычислительным ресурсам. QRU демонстрирует высокую производительность при меньшем количестве параметров по сравнению с классическими нейронными сетями, что делает её перспективным инструментом для создания более эффективных систем машинного обучения следующего поколения. arXiv: 2601.18164 Обзоры | Квантовая физика
Квантовая рекуррентная единица: компонент квантовой нейронной сети с эффективным использованием параметров
В статье представлена новая архитектура квантовой нейронной сети — Quantum Recurrent Unit (QRU). Она разработана для решения проблем современных моделей машинного обучения, связанных с эффективностью параметров и требованиями к вычислительным ресурсам. QRU демонстрирует высокую производительность при меньшем количестве параметров по сравнению с классическими нейронными сетями, что делает её перспективным инструментом для создания более эффективных систем машинного обучения следующего поколения.
arXiv: 2601.18164
