量子机器学习中的挑战和机遇

2023年3月19日 fendouai

在机器学习和量子计算的交叉处，量子机器学习（QML）具有加速数据分析的潜力，尤其是对于量子数据，并且具有应用于量子材料、生物化学和高能物理学的应用。然而，QML模型的可训练性仍然存在挑战。在这里，我们回顾了当前的QML方法和应用。我们强调量子和经典机器学习之间的差异，重点关注量子神经网络和量子深度学习。最后，我们讨论了QML中量子优势的机会。

论文链接：http://arxiv.org/pdf/2303.09491v1

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