可扩展的量子神经网络用于分类
提出一种新型的可伸缩量子卷积神经网络 (sQCNN)，并提供了一种名为反保真度训练 (RF-Train) 的训练算法用于提高 sQCNN 的性能。该网络为量子神经网络 (QNN) 的一种进化，拥有处理高维向量输入的能力，并且可以解决传统 QNN 的局限性。
Sep, 2022
我们介绍了一个可以通过监督学习表示带有标签的数据（经典或量子）并进行训练的量子神经网络。该网络由一系列参数相关的酉变换组成，作用于输入的量子态，可以进行二元分类。我们展示了如何对经典数据集进行分类，并使用实际数据集的例子展示了该网络的应用。
Feb, 2018
我们提出了一种真正的量子神经网络模型，其与传统的呈适应性中间层和节点的前馈神经网络具有相同的灵活性，并且具有较低的电路深度和所需的 C-NOT 门数量，从而优于现有的量子神经网络模型。通过对基准数据集进行测试，我们证明了我们的方法的优越性能，并且使用更少的量子资源要求，为将量子神经网络应用于实际相关的机器学习问题铺平了道路。
Feb, 2024
本研究提出了一种新的量子神经网络模型，使用实际存在的环境诱导的退相干的量子系统上的 (经典控制的) 单量子比特操作和测量，从而极大地降低了物理实现的难度。该模型在手写数字识别和其他非线性分类任务中具有优异的非线性分类能力和对噪声的鲁棒性。
May, 2023
我们介绍了一种新型的基于卷积神经网络的量子机器学习模型，并进行了分析。它采用了多尺度纠缠重正化基矢和量子纠错技术，具有高效的训练和实现能力，并展示了两个例子来证明其潜力。首先，我们使用 QCNN 准确识别了与一维对称保护拓扑相关的量子态，并发现其在整个参数范围内都能复制相图。其次，我们利用 QCNN 开发了一种优化给定误差模型的量子纠错方案，并发现其显著优于已知的可比较复杂度的量子码。最后，我们讨论了 QCNN 的潜在实验实现和拓展。
Oct, 2018
本文主要讨论了量子神经网络（Quantum Neural Networks）在监督学习任务中的不同结构和编码策略，并使用 Julia 语言编写的量子模拟器 Yao.jl 来衡量它们的性能，以方便科学家们开发出强大的变分量子学习模型及相应的实验验证。
Jun, 2022
我们提出一种基于费米模型的量子神经网络，其物理特性作为输出，并建立了与反向传播相媲美的高效优化，在具有挑战性的经典机器学习基准上具有竞争力的准确度，并且在量子系统上实现高精度且不需要预处理的机器学习，此外研究结果可用于量子纠缠分析和可解释的机器学习。
Nov, 2022
本研究提出了两种混合量子 - 经典模型：具有平行量子层的神经网络和具有量子卷积层的神经网络，它们解决了图像分类问题。其中我们提出的混合量子方法在 MNIST 数据集上展现了超过 99% 的准确率。这表明将量子效应应用于传统经典模型可以进一步提高图像识别和分类的能力，并为医疗保健、安全和市场营销等各个领域提供有前途的方法。
Apr, 2023
提出了一种基于量子卷积的全新量子神经网络模型，该模型通过引入多尺度特征融合机制和量子深度卷积来提高模型性能，并通过实验证明其在文本分类任务上优于现有量子神经网络模型，同时在使用更少参数的情况下提高了测试精度。
May, 2024