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尽管具有量子霸权的潜力，但最先进的量子神经网络 (QNN) 仍然受到推理精度低的困扰。首先，当前的噪声中型量子 (NISQ) 设备的错误率高达 10 −3 到 10 −2，大大降低了 QNN 的精度。其次，虽然最近提出的重新上传单元 (RUU) 在 QNN 电路中引入了一些非线性，但其背后的理论尚不完全清楚。此外，以前反复上传原始数据的 RUU 只能提供边际精度改进。第三，当前的 QNN 电路假设使用固定的两量子比特门来强制实现最大纠缠能力，使得无法针对特定任务进行纠缠调整，导致整体性能不佳。在本文中，我们提出了一种量子多层感知器 (QMLP) 架构，该架构具有容错输入嵌入、丰富的非线性和增强的变分电路设计，具有参数化的两量子比特纠缠门。与现有技术相比，QMLP 在 10 类 MNIST 数据集上的推理准确率提高了 10%，量子门数量减少了 2 倍，参数减少了 3 倍。我们的源代码可用，可在 https://github.com/chuchengc/QMLP/ 中找到。
QMLP：一种使用参数化双量子比特门的容错非线性量子 MLP 架构
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