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

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

证明了量子机器学习在加速监督学习任务方面具有计算优势，通过构建广泛的监督学习任务，并使用通用量子计算方法，证明了这一学习任务对于任何可能的多项式时间经典学习方法的难度，并提供了实验中展示这一学习任务的经典数据准备协议。

Dec, 2023

本综述调查了在量子硬件上实现的监督学习和无监督学习应用，并探讨了其局限性及如何克服这些局限性。在此基础上，评估了这些 QML 实现与它们的经典对应物的性能表现，并讨论了应用 QML 在实际量子设备上存在的瓶颈和潜在解决方案。

Jul, 2023

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

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

本文介绍了利用量子机器学习技术应对网络安全挑战的方法，特别是基于 QSVM 模型在恶意软件分类和保护方面的应用，为网络安全学习者设计并开发了十个基于量子机器学习的学习模块，以实现学生中心化、案例研究为基础的学习方法。其中一个子主题被应用于一个包含预实验、实验和后实验活动的网络安全主题，以提供应对实际安全问题的量子机器学习经验。QSVM 模型在 drebin215 数据集上实现了 95% 的恶意软件分类和保护精度。

Jun, 2023

量子技术快速扩展，量子机器学习在遥感领域的应用引起了广泛关注，本文调查了量子机器学习在遥感领域的潜力，并探讨了其面临的挑战，通过研究核值集中问题发现，量子计算机的性能受到了一定的负面影响，但并不完全否定量子机器学习在遥感中的潜在优势。

Nov, 2023

这篇论文简要介绍了量子机器学习的潜在好处，探讨了使用量子计算原理和算法可能改进传统机器学习方法的潜力。论文涵盖了量子力学的基本原理，包括叠加态、相位空间和纠缠，介绍了利用这些特性的量子门的概念。还回顾了经典深度学习概念，如人工神经网络、梯度下降和反向传播，然后深入探讨了可训练的量子电路作为神经网络的概念。通过一个例子问题展示了量子神经网络的潜在优势，并提供了详细的推导附录。该论文旨在帮助新近接触量子力学和机器学习的研究人员更高效地发展自己的专业知识。

Feb, 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