该研究提出量子核自注意机制（QKSAM）并构建量子核自注意网络（QKSAN），显著提升量子机器学习在高维数据上的表现。四种QKSAN模型在MNIST图像二分类任务中表现优异，为量子计算在大数据机器学习和自然语言处理领域的应用奠定基础。

该研究引入了量子核自注意机制 (QKSAM) 来增强量子机器学习模型在大规模高维量子数据上的效果。通过构建基于 QKSAM 的量子核自注意网络 (QKSAN)，结合了量子核方法 (QKM) 的数据表示优势和自注意机制的高效信息提取能力。研究通过延迟测量原则和条件测量技术来释放计算过程中的量子资源，实现了四种 QKSAN 模型在 Pennylane 平台上对 MNIST 图像进行二分类。最好的模型具有较强的噪声容忍性和学习能力。该研究为未来量子计算机在大数据上进行机器学习提供了基础，并推动了量子自然语言处理等领域的进展。

本研究引入了量子核自注意机制 (QKSAM) 来增强量子机器学习模型在大规模高维量子数据上的效果。通过构建基于 QKSAM 的量子核自注意网络 (QKSAN)，结合了量子核方法 (QKM) 的数据表示优势和自注意机制的高效信息提取能力。研究结果表明，QKSAN 模型在 Pennylane 平台上对 MNIST 图像进行二分类时具有较强的噪声容忍性和学习能力。该研究为未来量子计算机在大数据上进行机器学习提供了基础，并推动了量子自然语言处理等领域的进展。

本文介绍了一种基于量子核自注意机制的量子机器学习模型，通过延迟测量原则和条件测量技术来释放计算过程中的量子资源，实现了对MNIST图像的二分类。该研究为未来量子计算机在大数据上进行机器学习提供了基础，并推动了量子自然语言处理等领域的进展。