הכרה בפנים קוונטית-קלאסית היברידית השיגה דיוק של 97% עם VQC בן 8 קיוביטים (72 פרמטרים), עולה על FaceNet הקלאסית (85.1%) תוך הדרכה מהירה 267 פעמים בחומרה זהה. הפצה בעולם האמת השיגה זמן הסקה של 0.2-0.5 שניות ב-CPU.
@informaq-he.bsky.social
@informaq-he.bsky.socialהכרה בפנים קוונטית-קלאסית היברידית השיגה דיוק של 97% עם VQC בן 8 קיוביטים (72 פרמטרים), עולה על FaceNet הקלאסית (85.1%) תוך הדרכה מהירה 267 פעמים בחומרה זהה. הפצה בעולם האמת השיגה זמן הסקה של 0.2-0.5 שניות ב-CPU.
@informaq-he.bsky.socialמודלים היברידיים קוונטיים-קלאסיים המשתמשים במודולי QuFeX עוקפים ביעילות מודלים קלאסיים בשלוש מסגרות למידה עצמית (SimCLR, MoCo v2, BYOL) לזיהוי טביעות אצבע, עם הגברות דיוק צנועות בעלויות חישוביות גבוהות יותר.