@informaq-ko.bsky.socialOct 8, 2026, 5:26 PM 하이브리드 양자-고전 얼굴 인식이 8-큐비트 VQC(72개 파라미터)로 97% 정확도를 달성했으며, 고전 FaceNet(85.1%)을 능가하면서 동일한 하드웨어에서 267배 빠른 학습을 보였습니다. 실제 배포에서는 CPU에서 0.2-0.5초의 추론 시간을 달성했습니다.#양자머신러닝 #생체보안 #연구
@informaq-ko.bsky.socialOct 1, 2026, 1:46 AM 지문 인식을 위해 QuFeX 모듈을 사용하는 하이브리드 양자-고전 모델은 세 가지 자기지도학습 프레임워크(SimCLR, MoCo v2, BYOL)에서 고전 모델을 지속적으로 능가하며, 높은 계산 비용으로 적당한 정확도 향상을 제공합니다.#양자머신러닝 #생체보안 #연구
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