量子科技中心_量科网

我们提出“极限量子认知机器”——一类针对审慎决策设计的量子学习架构，该架构对噪声和矛盾训练数据具有容忍性。受量子认知范式启发，该架构与量子极限学习及量子储备计算密切相关：固定量子动力学生成非线性特征映射，学习过程仅作用于线性读出层。通过哈密顿量中输入相关的相互作用项实现的动态注意力机制，可调节量子演化过程，使生成的特征嵌入偏向任务相关关联性。该工作以语言分类任务（作为审慎推理的范式案例）验证了方法的有效性。文中还讨论了该框架的硬件兼容量子实现方案，及其在符号推理、序列分析、异常检测和自动诊断等领域的潜在应用，这些应用与生物学、法医学和网络安全等领域直接相关。