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QDNN：具有量子层的深度神经网络
量子计算机利用量子力学原理进行计算，在许多计算问题上比经典计算机更强大（Shor 1994；Grover 1996）。许多量子机器学习算法被开发出来，例如量子支持向量机、量子主成分分析和量子玻尔兹曼机（Wiebe 等 2012；Schuld 等 2015a；Biamonte 等 2017；Rebentrost 等 2014；Lloyd 等 2014；Amin 等 2018；Gao 等 2018），这些算法被证明比经典版本更有效。近年来，DNN（LeCun et al. 2015 ）成为机器学习中最重要和最强大的方法，广泛应用于计算机视觉（Voulodimos et al. 2018 ）、自然语言处理（Socher et al. 2012 ）等许多领域。DNN的基本单元是感知器，它由一个仿射变换和一个激活函数组成。激活函数的非线性和深度赋予了DNN很多的表示能力
QDNN：具有量子层的深神经网络
量子计算机使用量子机械原理进行计算，在许多计算问题中，它们比古典计算机更强大（Shor 1994； Grover 1996）。开发了许多量子机学习算法，例如量子支持矢量机，量子主体分析和量子玻尔兹曼机器（Wiebe等人。2012; Schuld等。2015a; Biamonte等。2017; Rebentrost等。2014;劳埃德等。2014; Amin等。2018; Gao等。2018），这些算法比其经典版本更有效。近年来，DNNS（Lecun等人2015）成为机器学习中最重要，最有力的方法，该方法广泛应用于计算机视觉中（Voulodimos等人。2018），自然语言处理（Socher等人2012）和许多其他领域。DNN的基本单元是感知器，它是一种仿射转换，以及激活函数。激活函数的非线性和深度给出了DNN大量表示