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那么如何构建和训练量子网络，使其执行任务时性能更佳呢？群体智慧或许能为这一热门答案做出贡献。群体智慧是指不同群体的集体结果或决策优于单个专家的决策 [1]。这一现象已在许多领域得到充分研究，尤其是社会科学 [2-8]，并且可应用于经济预测 [9]、公共政策决策 [10]、医学诊断 [11] 和科学建议 [12]。一个简单的例子，类似于参考文献 [1]，就是测量一棵树的高度。在这种情况下，群体智慧意味着群体中经验较少的个人的平均估计往往比专家的测量结果更好。类似范式还有集成学习，强调不同学习算法的组合比单独使用其中一种效果更好 [13-15]。这激发了人们对量子机器学习中这一现象的探索。人工神经网络的进步已在量子领域得到应用，并有可能展现出优于经典模拟的潜力 [16]。当前者将量子系统作为节点时，它们通常被称为量子神经网络 (QNN)。最近，已经提出了 QNN 提案 [17-22]，其网络架构、
量子机器学习中的群体智慧 - DR-NTU
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