可微分量子架构搜索在量子增强神经网络参数生成中的应用

本研究解决了量子机器学习中量子电路架构设计的难题，开发了一种可微分优化方法，能够自动优化传统电路参数和架构参数。研究表明，该框架在分类、时间序列预测和强化学习任务中，表现与人工设计的量子神经网络架构相当或更优，为量子增强神经网络的广泛应用提供了一种可扩展的自动化设计路径。