論文の概要: Hybrid Quantum Temporal Convolutional Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.23578v1
• Date: Fri, 27 Feb 2026 01:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-02 19:48:24.190543
• Title: Hybrid Quantum Temporal Convolutional Networks
• Title（参考訳）: ハイブリッド量子時間畳み込みネットワーク
• Authors: Junghoon Justin Park, Maria Pak, Sebin Lee, Samuel Yen-Chi Chen, Shinjae Yoo, Huan-Hsin Tseng, Jiook Cha,
• Abstract要約: HQTCNは、古典的な時間的ウィンドウと量子畳み込みニューラルネットワークコアを組み合わせる。 合成NARMA配列と高次元脳波時系列による評価
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.67106331673231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Quantum machine learning models for sequential data face scalability challenges with complex multivariate signals. We introduce the Hybrid Quantum Temporal Convolutional Network (HQTCN), which combines classical temporal windowing with a quantum convolutional neural network core. By applying a shared quantum circuit across temporal windows, HQTCN captures long-range dependencies while achieving significant parameter reduction. Evaluated on synthetic NARMA sequences and high-dimensional EEG time-series, HQTCN performs competitively with classical baselines on univariate data and outperforms all baselines on multivariate tasks. The model demonstrates particular strength under data-limited conditions, maintaining high performance with substantially fewer parameters than conventional approaches. These results establish HQTCN as a parameter-efficient approach for multivariate time-series analysis.
• Abstract（参考訳）: 逐次データのための量子機械学習モデルは、複雑な多変量信号でスケーラビリティに挑戦する。 本稿では、古典的時間的ウィンドウリングと量子畳み込みニューラルネットワークコアを組み合わせたHybrid Quantum Temporal Convolutional Network(HQTCN)を紹介する。 時間的ウィンドウに共有量子回路を適用することで、HQTCNはパラメータの大幅な削減を達成しつつ、長距離依存をキャプチャする。 HQTCNは、合成NARMAシーケンスと高次元脳波時系列に基づいて、単変量データに基づく古典的ベースラインと競合し、多変量タスクで全てのベースラインを上回る。 このモデルは、データ制限条件下では特定の強度を示し、従来の手法よりもかなり少ないパラメータで高い性能を維持する。 これらの結果は、HQTCNを多変量時系列解析のためのパラメータ効率のアプローチとして確立する。

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