Lately, novel approaches have been proposed to extend QNNs advantages to any \(n\) D input [1]}, [2]}, [3]}, [4]}. Thanks to a parameterized sum of Kronecker products, these methods learn hypercomplex algebra regulations directly from data. Thus, they can be defined in any \(n\) D domain of user choice without needing pre-fixed multiplication rules as it is instead for QNNs.

В последнее время были предложены новые подходы для расширения преимуществ QNN на любой вход \(n\) D [1]}, [2]}, [3]}, [4]}. Благодаря параметризованной сумме Кронекеровых произведений эти методы изучают гиперкомплексные алгебраические правила напрямую из данных. Таким образом, они могут быть определены в любой области \(n\) D, выбранной пользователем, не требуя предварительных правил умножения, как в случае с QNN.