量子机器学习 (QML)
原文中文，约3100字，阅读约需8分钟。发表于：。量子机器学习（QML）是一个研究领域，探索量子计算和系统认知之间的相互作用。例如，我们想知道量子计算机是否可以加快训练或比较获得版本知识的系统所需的时间。另一方面，我们能够利用系统的策略来帮助我们找到量子纠错码，估计量子结构的房屋，或者开发新的量子算法。主要指当今领域的交叉点：量子计算和机器学习。这是一个新兴领域，探索如何利用量子计算来增强系统学习算法和技术的各种元素。从本质上讲，量子机器学...
量子机器学习（QML）是研究量子计算和机器学习之间相互作用的领域，利用量子计算机的特性来加速和优化训练、推理和优化任务。QML在药物发现、材料科学、金融建模、供应链优化、气候建模、密码学等领域有广泛应用，但由于量子计算技术的限制和复杂性，QML仍处于早期阶段。
