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개요QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)은 고전 GAN 구조를 양자컴퓨팅 기반으로 확장한 모델로, **양자 생성자(Quantum Generator)**와 고전 또는 양자 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습하는 양자 생성 모델입니다. 양자역학의 중첩, 얽힘을 통해 데이터 분포를 효과적으로 근사하거나 양자 상태를 생성할 수 있는 새로운 방식의 머신러닝 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의QGAN은 양자 회로로 구성된 생성자가 임의의 양자 상태 또는 확률 분포를 생성하고, 판별자가 진짜(데이터)와 가짜(생성 데이터)를 구분하는 과정에서 생성자가 점점 더 실제와 유사한 출력을 만들어내도록 훈련되는 구조입니다.이는 고전 GAN처럼 미니맥스(minim..

개요QNN(Quantum Neural Network)은 양자컴퓨팅의 원리를 기반으로 신경망 구조를 양자 회로 상에서 구현한 머신러닝 모델입니다. 고전 신경망의 연산을 양자 게이트로 대체함으로써, 고차원 특징 공간 탐색, 병렬 연산, 파라미터 효율성 측면에서 새로운 가능성을 제시합니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에 적합하도록 설계된 하이브리드 아키텍처는, 현재 실험적 적용에서 활발히 연구되고 있습니다.1. 개념 및 정의QNN은 입력 데이터를 양자 상태로 인코딩한 뒤, **파라미터화된 양자 게이트(Parametrized Quantum Circuits, PQC)**를 활용하여 비선형 변환을 수행하고, 출력 상태의 측정 결과를 고전적인 예측으로 활용하는 구조..

개요양자머신러닝(QML)은 양자컴퓨팅의 계산 능력과 머신러닝의 데이터 해석 능력을 결합한 첨단 융합 기술입니다. 양자의 중첩, 얽힘, 간섭과 같은 물리적 특성을 활용하여 기존 컴퓨터보다 빠른 속도로 데이터를 처리하거나, 새로운 유형의 학습 알고리즘을 구현할 수 있는 가능성을 열고 있습니다. QML은 특히 고차원 특징 공간 탐색, 복잡한 최적화 문제 해결, 소규모 데이터에서의 고성능 학습에 유망합니다.1. 개념 및 정의QML은 양자 회로(quantum circuit)를 활용하여 머신러닝 모델의 특정 계산 단계를 양자 컴퓨터에서 수행하거나, 양자 고유의 수학적 구조를 기반으로 완전히 새로운 유형의 모델을 구축하는 접근입니다.대표적으로는 양자 회로 기반 신경망(Quantum Neural Networks, QN..