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近年来，机器学习的快速发展导致计算需求呈指数级增长，这推动了对创新计算平台的需求。量子计算因其希尔伯特空间随粒子数量呈指数扩展的特性，成为一种极具前景的解决方案。在该工作中，研究团队实现了一种量子极限学习机（QELM）协议，利用不可区分的光子对和多模光纤作为随机密集连接层。研究人员通过实验研究了基于光子符合计数的QELM性能——针对可区分和不可区分光子——在图像分类任务中的表现。模拟结果进一步表明，增加光子数量能够显著展现出量子优势。研究团队将这种性能提升归因于特征空间维度和表达能力的增强，这通过实验和模拟中特征矩阵秩的增加得到了验证。