Крупномасштабная оценка конфигураций квантовой нейронной сети для прогнозирования сезонов финансового времени

arXiv: 261.1012148v 1 Annualce Type: новый резюме: Quantum Machine Training, и квантовые нейронные сети (QNN), в частности, развивают поля с растущим потенциалом. Хотя систематические сопоставления конфигураций QNN были изучены главным образом для целей классификации, относительно мало внимания уделялось регрессионным проблемам, особенно прогнозированию финансовых временных рядов. Это исследование представляет собой крупномасштабную систематическую сопоставительную оценку конфигураций компонентов QNN для прогнозирования финансовых временных рядов с использованием в качестве тематического исследования обменного курса стерлингов/долл. США. Сеточный поиск по всем методам кодирования, конструкциям ансац, подсчетам кубов, глубине слоя и функциям затрат дает 1368 различных моделей с точки зрения точности прогнозов, стоимости расчетов и поведения конвергенции. Полученные результаты свидетельствуют об уникальном понимании того, каким образом выбор методов влияет на эффективность работы, в частности о том, что отбор и расположение ворот имеют более важное значение для моделирования успеха t