本研究探讨量子机器学习中的数据编码问题，揭示现有编码方法选择的随意性。通过基准测试多种编码方式，评估其在不同数据集中的表现，旨在优化编码选择以提升量子模型的性能。

本研究解决了新兴计算范式中数据编码的关键问题，特别是在随机计算和超维计算中的应用。通过低差异序列编码策略，提高了系统的准确性和效率，降低了硬件复杂性，促进了人工智能的高效实施。

该论文探讨了量子机器学习（QML）在数据编码、鲁棒性和噪声处理中的重要性，提出了鲁棒数据编码的概念并通过实验验证其有效性。同时，研究了QML在量子硬件上的应用及局限性，强调了机器学习在量子错误纠正中的潜力，并提出了改进鲁棒性的噪声通道方法。

本文提出了一种提高基于事件相机的CNN训练数据的策略，创建了高质量数据集HQF，解决了视频重建中的真实图像质量问题。研究表明，使用事件数据进行对象分类和图像重建显著提升性能，并提出了自监督学习框架和循环网络方法，以改善图像重建和目标识别效果。

本文研究了基于Lipschitz界限的量子机器学习中的对抗鲁棒性和泛化性质，导出了适用于具有可训练编码的量子模型的定制参数相关的Lipschitz界限，并展示了数据编码的范数对于抵抗输入数据扰动的鲁棒性具有关键影响。通过数值结果的验证，我们展示了Lipschitz界限的规范化显著提高了量子模型的鲁棒性和泛化能力。

最近，研究储层计算取得重大突破，通过电压相关动态的离子通道基础箱体，展示了一种只需一次数据编码的储层层数据输入方法的可行性，并证明了其预测和分类准确率高于传统方法。

本文研究了基于Lipschitz界限的量子机器学习中的对抗鲁棒性和泛化性质。研究发现，数据编码的范数对于鲁棒性具有关键影响。通过规范化Lipschitz界限来训练鲁棒且具有泛化能力的量子模型是一种实用的策略。数值结果验证了Lipschitz界限的规范化显著提高了量子模型的鲁棒性和泛化能力。

该研究探索了将量子数据嵌入技术与经典机器学习算法相结合，旨在评估在各种模型上的性能增强和计算效果。我们探索了多种经典到量子的映射方法，包括基编码、角度编码和幅度编码，通过对包括逻辑回归、K 近邻、支持向量机以及随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost 在内的流行机器学习算法进行广泛的实证研究，发现量子数据嵌入有助于改善分类准确性和 F1...