Quantum‑LSTM mit differenzierbarer Architektursuche übertrifft Modelle
Die Kombination aus Quantencomputing und maschinellem Lernen eröffnet neue Möglichkeiten, insbesondere bei der Analyse von sequentiellen Daten. Quantum‑Recurrent‑Modelle wie der Quantum‑Long‑Short‑Term‑Memory‑Ansatz (QLSTM) zeigen vielversprechende Ergebnisse in Bereichen wie Zeitreihenprognose, natürlicher Sprachverarbeitung und Reinforcement‑Learning.
