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摘要 自适应门控在通过经典循环神经网络 (RNN) 进行时间数据处理中起着关键作用，因为它有助于保留预测未来所需的过去信息，从而提供一种保持时间扭曲变换不变性的机制。本文以量子 RNN (QRNN)（一种具有量子记忆的动态模型）为基础，介绍了一类新型的时间数据处理量子模型，该模型保持了 (经典) 输入输出序列的时间扭曲变换的不变性。该模型称为时间扭曲不变 QRNN (TWI-QRNN)，它在 QRNN 中增强了一种量子-经典自适应门控机制，该机制通过经典循环模型选择是否在每个时间步骤中根据输入序列的过去样本应用参数化酉变换。TWI-QRNN 模型类源自第一原理，其成功实现时间扭曲变换的能力已在具有经典或量子动力学的示例上通过实验证明。
通过量子经典自适应门控实现时间扭曲不变量子循环神经网络
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