QuXAI：混合量子机器学习模型的解释器

本研究针对混合量子-经典机器学习模型的复杂性问题，提出了一种名为QuXAI的新框架，以增强其透明性和可靠性。QuXAI通过结合量子特征映射与经典学习，提供有效的特征重要性解释，结果表明，该方法在解释混合模型方面表现优越，具有提高量子增强人工智能技术可解释性和可靠性的潜力。

本研究提出QuXAI框架，旨在解决混合量子-经典机器学习模型的复杂性问题，提升其透明性和可靠性。QuXAI结合量子特征映射与经典学习，能够有效解释特征重要性，展现出优越的解释能力。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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