神经网络中的量子神经网络

量子神经网络是经典神经计算与量子计算相结合的新领域。神经网络是一种机器学习模型，其灵感来自于人脑的结构和功能。它由相互连接的“神经元”组成，这些“神经元”通过将信息传递到多个层来处理信息。而量子神经网络大多数情况都是是混合神经网络，一般会有经典预处理网络、量子网络和经典后处理算法。

量子神经网络的想法是让经典的预处理层学习如何以产生正确的量子比特行为来描述网络正在学习的方式来“刺激”量子电路。大多数情况下，这被认为是经典部分以在计算加权平均值时趋向于1或0的方式旋转量子态的叠加。这种旋转就是对神经网络所做的动作进行编码，并且通过纠缠可以引入对决策的依赖性，从而增加神经网络可以做出的决策的复杂性。

其中，使用加权平均测量算法，通过量子位的纠缠状态将每个状态转换为二进制表示。然后，每个二进制数乘以它们出现的频率，然后在每个输出状态上求和。因此，结果基本上是纠缠态的加权平均值，转换为经典数。