本文探讨了深度强化学习与量子计算结合的多种方法，包括扩展 DQN 算法、量子循环神经网络和混合量子-经典算法。研究表明，量子算法在某些强化学习任务中优于经典方法，尤其在优化量子电路和解决复杂环境问题方面具有潜力。

本文探讨了量子计算在NISQ时代的限制及其与混合量子机器学习的结合，提出利用强化学习优化量子计算方法。研究表明，量子机器学习在数据处理上具有显著优势，能够提高准确度和效率。通过量子循环神经网络和深度Q-learning算法，解决了量子强化学习中的挑战，并在标准基准测试中优于经典算法。量子机器学习在药物发现等领域展现出更快的收敛和更高的鲁棒性，预示着未来科学进展的潜力。

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。