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
标签： 混合量子计算
量子机器学习革命：三招破解神经网络训练速度瓶颈
在人工智能算力需求呈指数级增长的今天，经典计算机的物理极限已成为制约神经网络训练的关键瓶颈。量子计算与机器学习的深度融合，正孕育着突破这一困局的全新可能。本文将从量子计算的本质特性出发，深入剖析三个可落地的技术路径，揭示量子加速神经网络训练的核心机制。 第一维度：量子并行性重构梯度计算范式 ...