该研究提出了一种基于深度强化学习的电路分区新方法，旨在优化量子电路设计，降低电路深度和门数。通过强化学习算法，成功生成多比特量子门序列，并探讨其在量子设备上的应用潜力。此外，研究引入了基于课程的量子架构搜索算法，提升了在噪声环境中的性能，展示了深度量子学习在强化学习中的前景。