量子领域中的机器学习和人工智能
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
量子启发式机器学习（QiML）是一个新兴的领域，受到全球研究人员的关注，因为它有潜力在经典计算框架中利用量子力学原理。本文通过对 QiML 进行综合和全面的调查，探索了 QiML 的多个研究领域，包括张量网络模拟、去量化算法等，展示了最新进展、实际应用，并揭示了潜在的未来研究方向。同时，通过分析对 QiML 的不同解释及其固有的模糊性，确立了 QiML 的具体定义。在量子力学、量子计算和经典机器学习的基础上，QiML 将不断发展，并丰富该领域的未来。本调查为研究人员和从业人员提供指南，帮助他们全面了解 QiML 的现状和未来发展方向。
Aug, 2023
利用量子计算和量子机器学习算法在数据处理方面取得了指数级的提速、资源需求的减少以及准确度和效率的提高，本文对量子计算、机器学习和量子机器学习算法进行了探讨，并提供了一个简化的步骤，可以帮助读者建立量子机器学习算法的模拟。此外，通过在数据集上利用机器学习和量子机器学习方法进行模拟，利用量子模拟器对它们的性能进行了比较。
Nov, 2023
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
本研究通过机器学习方法，实验性地构造了一个量子态分类器，能够识别量子态可分离性，此方法能有效地学习和分类量子态，并不需要获取完整的量子态信息。同时本研究表明，通过添加神经网络的隐藏层，可以显著提高状态分类器的性能。这些成果为解决如何在有限的资源下实现量子态分类提供了新的思路，并代表了机器学习在量子信息处理领域的应用进展。
Dec, 2017
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
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
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