Evaluación de Redes Neuronales Convolucionales Cuánticas en la Clasificación de Señales Intrapulso

Abstract

[ES] Este estudio se centra en la investigación y aplicación de algoritmos cuánticos, específicamente Redes Neuronales Convolucionales Cuánticas (QCNNs), para la clasificación de modulaciones en señales intrapulso. La intención es implementar estos avanzados algoritmos y emplearlos para analizar y clasificar eficazmente datos complejos de señales. Este enfoque innovador busca combinar los principios de la computación cuántica con las metodologías establecidas de las redes neuronales, con un énfasis particular en la potencial mejora en la precisión y eficiencia de la clasificación. La parte crítica de este análisis involucra un examen comparativo detallado entre las QCNNs y los métodos convencionales de redes neuronales. Este análisis buscará identificar y destacar las ventajas únicas y las posibles limitaciones de las QCNNs, proporcionando una evaluación equilibrada de su aplicabilidad y efectividad. Al explorar en profundidad cómo las QCNNs se desempeñan en comparación con los enfoques clásicos, especialmente en tareas de clasificación intrínsecamente complejas

[EN] This study focuses on the investigation and application of quantum algorithms, specifically Quantum Convolutional Neural Networks (QCNNs), for the classification of modulations in intra-pulse signals. The intention is to implement these advanced algorithms and use them to efficiently analyse and classify complex signal data. This innovative approach seeks to combine the principles of quantum computing with established neural network methodologies, with a particular emphasis on potentially improving classification accuracy and efficiency. The critical part of this analysis involves a detailed comparative examination between QCNNs and conventional neural network methods. This analysis will seek to identify and highlight the unique advantages and potential limitations of QCNNs, providing a balanced assessment of their applicability and effectiveness. By exploring in depth how QCNNNs perform in comparison to classical approaches, especially in inherently complex classification tasks

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