新模子设计：Hybrid Quantum-Classical Neural Network (HQCNN) for Image Classification
引言
量子计算在近年来取得了明显进展，尤其是在处置惩罚复杂计算任务时显现出巨大的潜力。结合量子计算和经典深度学习模子，可以提拔模子的计算服从和表达本领。我们提出了一种新的混淆量子-经典神经网络模子（Hybrid Quantum-Classical Neural Network, HQCNN），用于图像分类任务。该模子结合了经典卷积神经网络（CNN）和量子神经网络（QNN），旨在使用量子计算的并行性和经典神经网络的特性提取本领。本文将详细介绍HQCNN的设计与实现，并使用PyTorch框架在CIFAR-10数据集上进行实验验证。
<hr> 1. Hybrid Quantum-Classical Neural Network 简介
Hybrid Quantum-Classical Neural Network (HQCNN) 是一种结合经典卷积神经网络和量子神经网络的混淆模子。其核心思想是通过经典卷积层提取图像特性，并
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