CTRQNets和LQNets：连续时间递归和液态量子神经网络
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统神经网络在动态智能方面的不足，尤其是在时间变化数据的捕捉能力方面。提出的液态量子神经网络（LQNet）和连续时间递归量子神经网络（CTRQNet）展现了显著的性能提升，相比现有的量子神经网络（QNNs）在CIFAR 10数据集上的分类准确率提高了高达40%。这项研究为量子机器学习提供了新的动力和启示。
本研究提出了液态量子神经网络（LQNet）和连续时间递归量子神经网络（CTRQNet），解决了传统神经网络在动态智能方面的不足。在CIFAR 10数据集上，LQNet和CTRQNet相比现有的量子神经网络（QNNs）的分类准确率提高了40%。这项研究为量子机器学习提供了新的动力和启示。
