الأبحاث في مجلة: Machine Learning Science and Technology

الكوانتوم مقابل الكلاسيكي: دراسة مرجعية شاملة لتوقع السلاسل الزمنية باستخدام التعلم الآلي الكمي المتغير
Quantum vs. classical: a comprehensive benchmark study for predicting time series with variational quantum machine learning

2026 | المؤلف: Tobias Fellner وآخرون | المجلة: Machine Learning Science and Technology | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

تبحث الدراسة في فعالية خوارزميات التعلم الآلي الكمي المتغير (VQML) في توقع السلاسل الزمنية، مقارنة أدائها مع نماذج التعلم الآلي التقليدية عبر 27 مهمة تتعلق بالأنظمة الفوضوية. على الرغم من المزايا النظرية للنهج الكمي، تجد الدراسة أن طرق VQML غالبًا ما لا تتفوق على النماذج التقليدية الأبسط، خاصة عندما تتطلب النماذج الكمية عددًا كبيرًا من…