量子机器学习综述

作     者：王健 张蕊 姜楠 WANG Jian;ZHANG Rui;JIANG Nan

作者机构：智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室(北京交通大学)北京100044 北京工业大学信息学部北京100124 

出 版 物：《软件学报》 (Journal of Software)

年 卷 期：2024年第35卷第8期

页      面：3843-3877页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金(2022YJS027) 国家自然科学基金(61502016) 国家重点研发计划(2020YFB2103800) 智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室开放课题(202209300499) 

主　　题：量子机器学习 量子计算 机器学习 量子深度学习 量子实验 

摘      要：近年来,机器学习一直是被关注和探讨的研究热点,被应用到各领域并在其中起着重要作用.但随着数据量的不断增加,机器学习算法训练时间越来越长.与此同时,量子计算机表现出强大的运算能力.因此,有研究人员尝试用量子计算的方法解决机器学习训练时间长的问题,量子机器学习这一领域应运而生.量子主成分分析、量子支持向量机、量子深度学习等量子机器学习算法相继被提出,并有实验证明了量子机器学习算法有显著的加速效果,使得量子机器学习的研究展现出逐步走高的趋势.对量子机器学习算法进行综述.首先介绍量子计算基础;然后对量子监督学习、量子无监督学习、量子半监督学习、量子强化学习以及量子深度学习5类量子机器学习算法进行介绍;接着对量子机器学习的相关应用进行介绍并给出了算法实验;最后进行总结和展望.