MẠNG NƠ-RON LƯỢNG TỬ LAI VÀ ỨNG DỤNG TRONG NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH VIẾT TAY

Tóm tắt

Hiện nay, nhiều mô hình mạng nơ-ron như mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi tiếp, mạng nơ-ron truyền thẳng… phát triển mạnh mẽ và giải quyết được nhiều vấn đề trong học máy. Tuy nhiên, đối với những bài toán cần xử lí dữ liệu lớn thì mạng nơ-ron gặp một số thách thức chưa giải quyết được, độ chính xác thấp hay cần thời gian dài. Vì vậy, nghiên cứu này đề xuất sử dụng mô hình mạng nơ-ron lượng tử lai, kết hợp giữa máy học cổ điển và tính toán lượng tử. Tính toán lượng tử giúp tăng tốc tính toán và nâng cao độ chính xác nhờ khả năng xử lý song song và tính chất đặc trưng của cơ học lượng tử. Trong nghiên cứu này, chúng tôi triển khai mô hình mạng nơ-ron lượng tử lai bằng cách dùng kết hợp hai nền tảng Pytorch và Qiskit chạy trên Visual Studio Code. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác lần lượt đạt 98,5% và 93,3% trong nhận dạng số và chữ viết tay, khẳng định tiềm năng ứng dụng của mạng nơ-ron lượng tử lai trong các bài toán nhận dạng.