本文提出一种量子支持向量机分类器模型，实现有监督分类并取得了明显的量子加速，要求仅具备经典数据访问能力。在构造的数据集中，基于普遍认为的离散对数问题的困难性假设，该量子分类器实现的分类效果均优于无法逆多项式地超越瞎猜的经典学习器。这个模型可以通过一个容错的量子计算机来估算内积核函数，并且将数据映射为一个量子特征空间。此外，该分类器对由有限采样误差产生的内积核函数的加性误差具有一定的鲁棒性。

Oct, 2020

本文报道了第一个用可编程超导量子位的量子对抗学习实验，结果表明量子学习系统在对抗场景下存在一定的易受攻击性，并证明了对抗训练过程可以显著增强其抵御干扰性攻击的鲁棒性。

Apr, 2022

探讨了量子计算在机器学习中的应用和机器学习任务中存在的与传统计算不同之处，提出了一种用于评估量子学习任务潜在优势的方法，并提出了一种通过量子速度提高学习效率的量子机器学习模型。

Nov, 2020

利用量子计算机和贝叶斯优化方法加速解决无监督学习中的聚类问题，并展示出在噪声环境下稳健的表现和经典优化方法的适用性。

Dec, 2017

本文介绍了一种基于 Blind quantum computing 的量子协议，用于单方委派训练和多方私有分布式学习。该协议在差分隐私的保护下是安全的，并且在实验不完美的情况下具有鲁棒性和处理具有隐私保障的计算密集型分布式学习任务的潜力，为探索机器学习领域中的安全性量子优势提供了有价值的指导。

Mar, 2021

使用超导体五比特处理器，对基于 oracle 的问题进行求解，经过实验验证，在现有的嘈杂系统中，量子计算机的查询次数明显比经典计算机少，这种差距会随着误差率和问题大小的增加而不断扩大，这证明了量子优势确实在现有的嘈杂系统中出现了。

Dec, 2015

本文探讨如何找到一些学习问题，量子学习算法可以在其中证明比经典学习算法快速得多，还具有物理意义的应用，例如，在凝聚态物理和高能物理中表现出来的数据。

Jun, 2023

本文研究了在量子机器学习中使用的参数化量子电路和经典替代模型之间的关系，提出了一种用经典模型替代计算的方法，揭示了量子学习模型的归纳偏差问题，并为量子优势提供了一个基准。

Jun, 2022

本研究介绍一种混合经典 - 量子算法来解决大规模经典数据集和量子计算机只能对模型空间进行叠加访问的问题。该算法使用数据减少技术构建称为 coreset 的加权子集，通过量子计算机执行 Grover 搜索或拒绝取样，从而在最大似然估计，贝叶斯推断和鞍点优化方面实现了量子加速。具体的应用包括 k-means 聚类，逻辑回归，零和博弈和提升。

Mar, 2020

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