深度学习神经网络中的优化器的使用

量子机器学习（Quantum Machine Learning, QML）是一门结合量子计算与机器学习的新兴交叉领域。它利用量子计算的优势（如并行计算、量子叠加和量子纠缠）来解决传统机器学习中难以处理的问题，或提升算法效率和性能。

QML 的核心要素

1. 量子计算的特性：

   • 量子叠加：允许量子比特（qubit）同时处于多个状态，提高并行计算能力。
   • 量子纠缠：使多个量子比特的状态相互关联，增强数据表示和处理能力。
   • 量子干涉：通过对量子状态的干涉来优化问题解。

2. 机器学习的核心问题：

   • 数据分类、聚类和降维。
   • 模型的优化与训练。
   • 高维数据的处理和特征提取。

3. QML 的结合：
   QML 利用量子计算的优势，解决传统计算资源难以应对的高维度问题和非线性优化任务。

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