本研究提出了TensorRL-QAS框架，结合张量网络与强化学习，解决量子架构搜索的可扩展性问题。该方法显著减少了CNOT门的使用和电路深度，提高了成功率，展示了在量子硬件上的高效性和鲁棒性。

本研究提出了一种新方法，结合量子计算与量子启发技术，以提升大型语言模型（LLM）的性能。通过使用变分量子电路和量子启发张量网络替代传统权重矩阵，实现更高的准确性和更低的内存开销。

本文介绍了张量网络及其在机器学习中的应用，强调其在数据处理和分类中的有效性。研究了张量混合模型和张量分解方法在多元概率分布建模中的优势，并提出了优化算法以降低计算成本，探讨了张量网络在卷积操作中的表现。

本文介绍了张量网络在数据压缩和高维动态系统中的应用，包括低秩张量回归、高斯过程和循环卡尔曼网络。研究表明，张量网络能够高效处理大规模数据，优化计算复杂度，并在实时数据处理和非参数回归中表现优异。

本文介绍了张量网络在数据压缩和优化问题中的应用，重点讨论了张量分解方法及新模型的提出。研究表明，张量网络模型在动态网络嵌入、时间序列分析和子空间聚类等领域表现出色，强调了其在处理大规模数据时的优势和准确性。

本研究探讨了张量网络在图像分类、生成模型和语言建模中的应用，特别是在MNIST和Fashion-MNIST数据集上取得了优异的分类性能。研究表明，张量网络能够有效学习概率分布，并在分子发现等领域展现出良好的效果，为量子启发式方法在生成学习中提供了重要理论支持。

本文介绍了一种基于张量网络的压缩算法，显著降低了神经网络的参数量，并提高了压缩效果和泛化性能。实验结果表明，该算法能够将VGG-16模型的卷积层压缩至632个参数，同时提升CIFAR-10数据集的测试准确率，有效挖掘了神经网络的可压缩性。

本文研究了张量网络在语言建模和分类中的应用，重点分析了矩阵乘积状态（MPS）在处理经典和量子数据方面的能力。实验表明，MPS在分类性能上与传统深度学习模型相当，并且提供了更好的可解释性。此外，研究还探讨了MPS在量子系统模拟及多方量子状态中的应用表现。

本文介绍了一种基于张量网络的量子神经网络，能够有效分类经典和量子数据。通过实际数据集的应用，展示了其在机器学习中的潜力，尤其是在处理大型强子对撞机数据时，实现了高效的特征选择和分类，为未来的量子人工智能发展奠定了基础。

本文综述张量网络在机器学习与量子计算中的应用，包括矩阵乘积态用于经典及量子数据分类、生成模型、光子芯片期权定价、树张量网络图像建模、表达能力分析、量子核密度估计及条件量子生成对抗网络，体现其高效性与广泛适用性。

该文综述量子机器学习进展：混合迁移学习中经典组件常被误归因于量子元素；Transformer可重构量子态并提升量子嵌入分类性能；张量网络可统一经典与量子计算；Transformer还能学习线性代数且具鲁棒性；量化感知张量压缩实现高压缩比；FLASH等改良模型加速训练；Grover算法加速稀疏注意力；量子循环神经网络亦被提出。

该文综述量子电路优化研究，包括：利用强化学习与深度卷积网络优化电路，12比特实验平均深度降低27%、门数减少15%；提出张量网络量子算法逼近配分函数；开发自动优化编译器，门数最多降低3.6倍；并涉及QAOA优化、数据加载及低深度量子分类算法。

本文综述了多尺度机器学习方法，包括受物理粗粒化启发的张量网络算法、分层神经网络时间步进器、H矩阵多尺度网络、多尺度数据采样器、CNN微分方程解释、MultiScaleGNN、分层多尺度RNN、高斯混合图像模型及小波张量网络监督学习，旨在高效逼近多尺度动力学与非线性映射。

该文综述张量分解与张量网络方法：利用分层Tucker分解压缩地震数据和循环神经网络，结合凸松弛与随机化技术实现可扩展优化，应用于高维张量补全、Tucker分解秩自动估计及低秩张量逆问题；借助张量列车、分层Tucker等模型支持分布式计算，在效率与精度上优于传统方法。

本文综述张量网络在神经网络中的应用，主要包括：从张量网络视角研究卷积性质与表达能力；以张量收缩层和回归层替代全连接层以减少参数；提出Einsum网络实现概率电路；利用张量网络压缩算法将VGG-16卷积层压缩至632个参数并提升准确率；改进张量网络收缩顺序搜索算法；将CNN参数化为高阶低秩张量；加速卷积层测试；分析CNN架构的表达效率；用求和乘积网络近似矩阵乘法；以矩阵积算子替代线性变换以减少参数。

该研究提出了一种新型张量网络生成模型，能够学习含有连续随机变量的分布，并在几个数据集上进行了基准测试，表现良好。研究还开发了建模不同数据领域的方法，并引入了一个可训练的压缩层，提高了模型的性能。该方法为量子启发式方法在生成学习领域提供了重要的理论和实证证据。