本文提出了一种基于带限傅里叶展开的量子感知器（QPs）转移函数的模型，用于设计可扩展的训练过程的量子神经网络（QNNs），并添加了一种随机化的量子随机梯度下降技术，消除了样本复制的需要。该训练过程期望收敛于真实最小值，有助于提高数据效率和遵守禁止复制规则。