机构名称：
¥ 1.0
众所周知（参见 [1]），由经典感知器组成的神经网络可以表示任何函数。因此，希望量子神经网络也具有相同的特性。为了证明普适性，我们构建了一个能够进行通用量子计算的特定网络。即使每个神经元只对应一个量子比特，QNN 也是通用的。但是，如果每个神经元有更多量子比特，则构造会简化，并且我们针对单轨和双轨量子比特神经元以及最一般的神经元分别提供了证明。对于感知器节点为单个量子比特的情况，我们表明由 4 个神经元（两个输入和两个输出）组成的全连接网络可以学习任何两量子比特幺正 V 。一种可能的解决方案是：对应于第一个输出神经元的单元是输入量子位的希尔伯特空间上的 V，然后是第一个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP，对应于第二个输出神经元的单元是第二个输入和输出量子位的希尔伯特空间上的 SWAP（参见补充图 1）。
训练深度量子神经网络：补充信息
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