Hybrid Quantum-inspired Resnet and Densenet for Pattern Recognition with Completeness Analysis

随着当代数字技术的发展，深度神经网络正成为人工智能繁荣的基础算法。然而，不断发展的社会需求强调了替代传统神经网络的新方法的必要性。同时，后摩尔时代的到来促进了具有卓越潜力的量子启发式神经网络的发展。然而，由于当前新型和传统深度学习模型之间的模糊指标，因此具有详细指标的明确评估系统至关重要和不可或缺。因此，为了更全面地改进和评估新型神经网络在复杂和不可预测环境中的性能，我们提出了两种基于残差和稠密连接的混合量子启发式神经网络，用于模式识别，并采用完整表示理论进行模型评估。与具有详细框架的纯经典模型进行比较分析后发现，我们的混合模型具有更低的参数复杂度，不仅与纯经典模型的泛化能力相匹配，而且在抵抗各种不对称噪声的参数攻击方面表现出色。此外，我们的混合模型通过理论论证表明具有独特的优越性，可以防止梯度爆炸问题。最终，我们详细阐述了我们的混合模型适用和高效的应用场景，为它们的产业化和商业化铺平了道路。

论文旨在提出两种基于残差连接和稠密连接的混合量子启发式神经网络，以解决当前深度学习模型中存在的模糊指标和梯度爆炸等问题，提高模型在复杂和不可预测环境中的性能表现。

论文提出了两种混合量子启发式神经网络，分别基于残差连接和稠密连接，通过完整表示理论对模型进行评估，比较分析表明这两种混合模型在参数复杂度较低的情况下不仅能够匹配纯经典模型的泛化能力，而且在抵抗各种不对称噪声的参数攻击方面表现出显著优势。

值得关注的亮点包括混合量子启发式神经网络的设计、完整表示理论的应用、模型在复杂环境下的性能表现以及防止梯度爆炸问题的理论论证。实验采用了详细的框架和多个数据集，并提供了开源代码。该研究为混合量子启发式神经网络在工业化和商业化方面的应用提供了铺垫。

最近的相关研究包括基于量子计算的深度神经网络、混合经典量子神经网络、量子神经网络的应用等。例如：Quantum Deep Learning in Hybrid Quantum-Classical Computing，Hybrid classical-quantum neural networks for efficient learning of molecular energies，Quantum-inspired neural networks for supervised and unsupervised machine learning。