arXiv发布量子辅助内存高效训练框架Q-MET

发生了什么

arXiv上公布的研究提出了量子辅助内存高效训练框架Q-MET，用于Wi‑Fi人体行为识别。该框架通过混合量子‑经典网络生成模型参数，使可训练参数量比传统反向传播降低90%至95%，并通过结构化剪枝实现75%至85%的模型稀疏度，分类精度损失低于2%。