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随着量子计算和深度学习最近开始引起注意，过去几十年来，显着的研究成就一直在涌现。在深度学习的领域中，这些问题被认为是它们固有的局限性，例如梯度消失，局部最低限度，在大规模参数培训中学习不确定的问题[1]。一方面，创新的新深度学习算法，例如量子神经网络（QNN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）正在完全改变了处理各种数据的方式。同时，近年来量子计算领域也经历了快速发展。量子计算仅因其长期的潜力而被认可，它在最近的变化量子电路（VQC）的最新进展中打开了巨大潜力的新时代。通过求解各种组合优化问题和分子的内在能量问题，可以清除变量量子算法的惊人电位，分子的内在能量问题很难使用常规方法求解，并考虑了进一步的扩展来使用量子计算来设计机器学习算法。其中，量子深度学习领域正在迅速发展，从而继承了现有深度学习研究的成就。因此，已经发布了与量子深度学习有关的许多显着成就，目前正在进行积极的后续研究。在此过程中，我们首先介绍了背景知识，量子深度学习的基本原理，并查看当前的研究方向。然后，我们讨论量子深度学习中未来研究的各种方向和挑战。
量子神经网络：概念，应用和挑战
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