본 논문은 신경망(NNs)과 변분 양자 회로(VQCs)의 성능을 비교 분석한 연구입니다. 복잡한 작업을 수행하는 데 많은 매개변수를 필요로 하는 NNs와 달리, VQCs는 양자역학을 활용하여 적은 매개변수로도 복잡한 관계를 포착할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 간단한 지도 학습 및 강화 학습 작업에서 다양한 매개변수 크기를 가진 NNs와 VQCs를 평가하고, 실제 양자 하드웨어에서 일부 훈련 과정을 실행하여 훈련 시간을 측정했습니다. 그 결과, VQCs는 NNs와 동등한 성능을 보이면서 훨씬 적은 매개변수를 사용하지만, 훈련 시간은 더 오래 걸리는 것으로 나타났습니다. 양자 기술과 알고리즘, VQC 아키텍처의 발전에 따라 VQCs가 특정 머신러닝 작업에 유리해질 수 있다고 주장합니다.
