量子科技中心_量科网

机器学习（ML）因其能从数据中自动识别信息模式以完成各类任务，已在众多领域获得广泛应用。大规模数据的可获得性及先进计算能力使得复杂模型与训练策略的开发成为可能，从而实现了最先进的性能表现，但同时也带来了重大挑战。量子计算（QC）利用量子机制进行计算，因其可能解决这些挑战而吸引了日益增长的关注与全球巨额投资。由此，量子机器学习（QML）——这两个领域的融合——获得了越来越多的关注，近年来相关研究显著增加。该研究团队旨在系统回顾现有关于基于量子电路的经典数据分析学习模型的研究成果，并着重阐明该技术已发现的潜力与挑战。具体而言，该工作不仅聚焦于基于核函数和神经网络的QML模型，还关注其与经典机器学习层在混合框架中融合的最新探索。此外，通过审视理论分析与实证研究结果，该团队更深入地理解了这些模型的性能，并讨论了在噪声鲁棒性和硬件效率方面的QML研究进展，这些进展有望提升其在当前硬件限制下的实用性。该研究还涵盖了先进量子电路设计的若干新兴范式，并强调了QML在典型应用领域中的适应性。本研究旨在概述连接量子计算与机器学习的研究贡献，为支持该领域的未来发展提供见解与指导，从而为未来几年更广泛的推广应用铺平道路。