基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用 - 郑瑾; 高庆; 吕颜轩; 董道毅; 潘宇 (控制理论与应用, 2021)
量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势,为人工智能领域的未来发展提供了一种全新的思路.本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型,能够针对欧几里得结构数据与非欧几里得结构数据,利用量子系统的计算优势加速经典机器学习任务.在MNIST数据集上的数值仿真结果表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能.