Qiskit机器学习 机器学习包目前仅包含样本数据集。 它具有一些分类算法，例如QSVM和VQC（可变量子分类器），这些数据可用于实验，还有QGAN（量子生成对抗网络）算法。 安装 我们鼓励通过pip工具（python软件包管理器）安装Qiskit Machine Learning。 pip install qiskit-machine-learning pip将自动处理所有依赖项，并且您将始终安装最新（且经过良好测试）的版本。 如果您想使用最新的进行中版本，或者尝试在正式版本之前试用功能，或者想要为机器学习做出贡献，则可以从源代码安装。 为此，请按照中的。 可选安装 PyTorch中，可以使用命令来安装或者pip install 'qiskit-machine-learning[torch]'安装软件包或参考PyTorch。 安装的PyTorch将使神经网络PyTorchDisc

机器学习在过去十几年里不断发展，并对其他领域产生了深远的影响．近几年，研究人员发现结合量子计 算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速，该类成果引起了广泛的关注和研究．因此，文中对近十年的 量子机器学习算法进行总结、梳理．首先，介绍了量子计算和机器学习的基本概念；其次，从四个方面分别介绍了量 子机器学习，分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习；同时，对比分析量 子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系；最后，总结该领域存在的问题及挑战，并对量子机器学习未来 的工作进行展望．

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本科生论文：带有数据重载的量子图像分类器设计量子卷积和数据重载分类器方案 一个用于完成我的大学论文的资料库，该资料库是带有数据重新上传的量子图像分类器设计，量子卷积和数据重新上传分类器方案。 顾问： 和 抽象的 随着工业和学术界的问题越来越难解决，对计算能力的需求不断增长。 诸如分子等大型量子系统的仿真或求解大型线性系统之类的应用程序的计算成本可能非常昂贵。 这已经成为量子计算发展的原因之一，量子计算是一种利用量子系统的特性和理论进行信息处理的计算方法。 量子计算机向我们保证，这类问题将以指数级的速度提高。 尽管近年来量子计算机的发展Swift发展，但是理论和技术挑战仍然是大规模量子计算机的障碍。 当今存在的量子计算机具有严格的限制，例如由于过程中的噪声而导致量子位有限和门操作受限。 变分量子算法（VQA）已经成为解决这些局限性的有前途的策略之一。 已经提出了采用该策略的各个领域的应用

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