在量子计算与人工智能的交叉领域,量子机器学习(QML)正面临前所未有的机遇与挑战。当前处于含噪声中等规模量子(NISQ)处理器主导的时代,量子比特数量有限且易受环境干扰,这使得传统量子算法的直接移植面临严重性能衰减。本文将从量子神经网络架构设计、噪声自适应训练策略、经典-量子混合计算范式三个维度,系
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在量子计算与人工智能的交叉领域,量子机器学习(QML)正面临前所未有的机遇与挑战。当前处于含噪声中等规模量子(NISQ)处理器主导的时代,量子比特数量有限且易受环境干扰,这使得传统量子算法的直接移植面临严重性能衰减。本文将从量子神经网络架构设计、噪声自适应训练策略、经典-量子混合计算范式三个维度,系