提出了一个使用矩阵乘积状态的基于概率论解释的生成模型，可以进行直接采样和动态调整张量尺寸，适用于无监督机器学习领域。

Sep, 2017

本研究探讨了利用基于张量网络的生成模型在分子发现问题上的应用，并将其与其他模型进行了比较和评估，结果表明通过模型的组合可以取得更好的结果，提高了经典和量子 (- 启发式) 生成学习的统一性。

Apr, 2023

通过量子电路出生机器实现深度量子电路的生成建模，并提出了一种基于梯度的学习算法来最小化核化的最大均值偏差损失函数，该算法可以在近期的量子设备上运行并在生成建模方面显现出量子优势。

Apr, 2018

通过嵌入技术添加冗余数据集，可以提高量子模拟器的模型容量，因此，我们的方法可以避免其每次迭代基于推断有效温度的需求，从而加快了学习速度，减轻了参数控制噪声的影响，使其能够验证使用量子计算实现生成模型的可行性，并为这些量子技术在与机器学习相关的任务上进行基准测试提供了适当的框架。

Sep, 2016

我们引入了一种能够学习含有连续随机变量的分布的新型张量网络生成模型，首先在矩阵乘积态的背景下推导出通用表达能力定理，证明了该模型家族能够以任意精度逼近任何充分平滑的概率密度函数；然后在几个合成和真实世界数据集上对该模型的性能进行基准测试，发现该模型在连续和离散变量的分布上学习和泛化良好；我们还开发了建模不同数据领域的方法，并引入了一个可训练的压缩层，发现在有限的内存或计算资源下，该层能够提高模型的性能。总体而言，我们的方法为量子启发式方法在生成学习这个快速发展领域的有效性提供了重要的理论和实证证据。

Oct, 2023

本文研究了张量网络在语言建模中的应用，通过对模拟 Motzkin 自旋链的问题进行抽象，发现张量模型具有接近完美的分类能力，并在训练样本减少时保持稳定的性能水平。

Jan, 2024

该论文提出了一种称为量子度量学习的新策略，通过训练可训练的量子电路的第一部分来实现数据类最大分离的嵌入，从而消除了当前模型中的一个主要部分。

Jan, 2020

本文研究如何在量子领域扩展敌对训练的概念，并展示如何构建使用量子电路的生成性对抗网络。我们还展示了如何利用另一个量子电路计算梯度，同时提供了一个简单实用的电路 ansatz 来参数化量子机器学习模型，并进行了简单的数值实验以证明量子生成对抗网络可以成功地进行训练。

Apr, 2018

本文提出一种基于张量网络的量子计算方法，用于解决当前在量子计算中机器学习所面临的挑战。在此方法下，经典计算和量子计算可共享同样的理论和算法基础，且张量网络电路在量子计算机模型的训练中具有高效节省的优势，并通过对手写识别模型的数值实验验证了其可行性。

Mar, 2018

量子计算中的生成机器学习模型和去噪扩散模型在产生期望的量子操作方面具有优势，并在纠缠生成和酉编译等任务中展示出灵活性和潜力。

Nov, 2023