综述型论文详细探讨了量子计算和机器学习在数据处理和分析方面的转变性影响，超越了传统计算方法的限制，重点研究了量子计算对高级数据处理和应用的意义，尤其强调了提升网络安全的潜力。

Jun, 2024

通过回顾机器学习中的量子计算文献，研究了量子算法的限制、与传统经典算法的比较，以及为什么期望量子资源能够提供学习问题的优势，而在存在噪声和某些计算困难的问题中，量子计算令人期待的路线。

Jul, 2017

该研究论文综述了量子计算在机器学习中的应用，包括量子机器学习算法、量子数据集、硬件技术、软件工具、模拟器和应用程序，为读者提供了跳跃到量子机器学习领域的最新技术的有价值的信息和资源。

Oct, 2023

本文系统概述了新兴领域 - 量子机器学习的方法、技术细节以及未来理论的潜力。该领域研究人员研究了量子计算如何帮助改进传统的机器学习算法，具有重要的计算优势。

Sep, 2014

本文旨在从量子信息的角度，发起一种系统地对待机器学习的方法，并涵盖了机器学习的三大分支：监督学习，无监督学习和强化学习。通过这种方法，本文提出了一个系统化的方案以解决强化学习中的量子提升问题，并证明了在限定的时间范围内，对广泛的学习问题都可获得学习效率的二次和性能的指数级增强。

Oct, 2016

量子机器学习是量子计算的一个有潜力的早期使用案例，该文章旨在向那些已经具备量子计算基础知识并希望了解经典机器学习术语和应用的读者提供一个基本概览，其包括从理论研究到数值模拟再到概念验证等多个方面的进展。

Apr, 2024

本文介绍了机器学习与量子计算的关系以及目前在实践中评估量子计算的困境，提出了拓展研究视角以探究其在机器学习领域的潜在应用的必要性。

Mar, 2022

在深度学习和量子计算领域的交叉研究中，量子神经网络、量子卷积网络和量子启发式经典深度学习算法被提出并得到广泛关注。本文综述了该领域各种研究的技术贡献、优点和相似之处。同时，作者简要介绍了最近在量子启发式经典深度学习算法以及在自然语言处理中的应用取得的进展。

May, 2020

该文研究了近年来机器学习对于量子技术的影响，重点介绍了科学家们利用机器学习及人工智能等方法来分析量子测量、估计量子设备的参数以及发现新的量子实验方案、协议和反馈策略等，以进一步提高量子计算、量子通信和量子模拟等方面的效果，并探讨了未来发展方向和挑战。

Aug, 2022

本文综述了在量子计算、机器学习和人工智能交叉领域的主要思想、最近的发展以及在量子领域中研究机器学习和人工智能技术的进展，并探讨了量子机器学习和人工智能的相互增强作用以及基于量子力学概念的学习和智能问题。

Sep, 2017