本研究通过稳定子自举方法优化量子神经网络，解决了量子机器学习中识别量子优势的难题。结果表明，改进的可能性与可观察量结构及数据集大小相关，揭示了量子电路改进概率的两种模式，为量子计算优势的可行性提供了新视角。

本文探讨了量子神经网络（QNN）的表达能力，提出了有效的量子神经切线核（EQNTK）以提高训练效率，并介绍了一种新型量子神经网络模型，降低了物理实现难度。此外，研究展示了量子图神经网络在金融欺诈检测中的应用及其在处理大规模图时的优势，为量子机器学习开辟了新方向。