可训练的量子神经网络用于多类图像分类，结合了预训练的树张量网络的优势

本研究解决了将树张量网络嵌入量子神经网络以进行多类图像分类的挑战，尤其是对于大键维度所需的高阶门操作和中间电路后选择的低成功率问题。通过引入森林张量网络分类器，研究者成功地处理了多类分类问题，并在数值实验中证明了该方法在维护或提升预训练分类器性能方面的有效性，这表明了TTN模型与QNN的协同作用可为量子增强图像分类提供稳健的框架。

本研究提出了一种森林张量网络分类器，解决了量子神经网络在多类图像分类中的高阶门操作和低成功率问题，验证了其在提升预训练分类器性能方面的有效性。