量子科技中心_量科网

量子机器学习致力于将量子理论与传统机器学习算法相结合。当前研究工作主要探索利用量子力学或量子信息理论来加速学习时间或收敛性的优势，另一些研究则关注在量子信息空间中进行数据转换以评估鲁棒性和性能提升。本文重点研究利用随机量子电路处理输入数据，这些电路作为量子卷积运算生成可用于卷积网络的新表征。实验结果表明，其性能可与传统卷积神经网络相媲美，在某些情况下，使用量子卷积还能加速收敛过程。