量子长短期记忆在药物发现中的应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。量子计算结合机器学习是一个非常有前途的研究领域，众多研究表明，量子机器学习有望比传统机器学习更有效地解决科学问题。本文成功地将量子机器学习应用于药物发现，表明量子机器学习可以显著提高模型性能，与传统机器学习相比可以实现更快的收敛。此外，我们还发现随着量子位数的增加，量子机器学习的模型准确度也会提高。我们还向量子机器学习模型引入了噪音，并发现对我们的实验结论影响不大，说明量子机器学习模型具有很...
量子机器学习在药物发现中的应用提高了模型性能和收敛速度，增加量子位数可以提高模型准确度，引入噪音对实验结论影响不大，显示量子机器学习模型具有鲁棒性。量子计算的发展可能对科学进展带来益处。
