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量子隐形传态在量子信息科学中扮演着核心角色，它通过纠缠和经典通信实现未知量子态的传输。然而，与外部和内部噪声的相互作用严重影响了隐形传态的质量，并对量子通信网络的实际应用造成了限制。在本工作中，研究人员摒弃了传统的贝尔态隐形传态协议，引入了一种基于机器学习的自适应协议，用于优化量子隐形传态的多个组成部分，以期在多种噪声环境中获得更高的保真度。为展示所提方案的性能，研究人员研究了三种不同的噪声模型，包括比特翻转噪声、振幅阻尼噪声和退极化噪声，并分别针对单量子比特和双量子比特信道进行了分析。结果表明，在某些噪声条件下，与经典的贝尔态隐形传态协议相比，该方案在隐形传态保真度上取得了显著提升。此外，该机器学习协议还揭示了一种用于补偿退相干和信息损失的非平凡策略。同时，研究结果也表明了所提框架在实现多种自适应量子通信方面的灵活性和可靠性，并为通过自动化方法发现最优量子算法提供了可能。