量子科技中心_量科网

量子神经网络（QNNs）作为量子计算与神经网络架构的前沿融合，在处理高维纠缠数据时展现出加速优势和高效性能。其核心组件——将经典输入数据映射为量子态的编码器——的选择仍面临重大挑战，主要源于现有方法缺乏系统性指导且依赖试错机制。这一过程还受制于两大关键难题：(1) 难以在训练前评估编码后的量子态；(2) 缺乏直观方法分析编码器区分数据特征的能力。为此，该研究团队创新性地开发了可视化工具XQAI-Eyes，使开发者能够对比经典数据特征与对应量子态，并观测跨类别的混合量子态。该工具通过桥接经典与量子视角，深化了人们对编码器影响QNN性能机制的理解。多数据集与编码器设计的评估表明，XQAI-Eyes能有效探索编码器设计与网络效能的关系，为量子编码器优化提供全局透明的解决方案。领域专家更依托该工具，从模式保持与特征映射原则出发，总结出量子编码器选择的两大实践准则。