Quantum Circuit $C^*$-algebra Net

本文介绍了量子电路$C^*$-代数网络，它提供了经典机器学习中提出的$C^*$-代数网络和量子电路之间的联系。使用$C^*$-代数，即复数空间的推广，我们可以将量子门表示为神经网络的权重参数。通过引入额外的参数，我们可以在由量子门构成的多个电路之间引入交互。这种交互使得电路之间可以共享信息，从而有助于提高机器学习任务中的泛化性能。作为应用，我们建议使用量子电路$C^*$-代数网络将经典数据编码为量子态，从而使得我们可以将经典数据整合到量子算法中。数值结果表明，电路之间的交互显著提高了图像分类的性能，并且通过量子电路$C^*$-代数网络编码的数据对下游量子机器学习任务有用。

论文旨在提出一种新的方法，将量子电路和经典机器学习联系起来，以提高机器学习任务的泛化性能。同时，论文还试图将经典数据编码为量子态，以便将经典数据集成到量子算法中。

论文的关键思路是使用$C^*$-代数表示量子门作为神经网络的权重参数，并通过引入额外的参数来诱导量子门构成的多个电路之间的交互。这种交互使电路之间可以共享信息，从而提高机器学习任务的泛化性能。

论文的亮点包括：1. 提出了一种新的方法，将量子电路和经典机器学习联系起来，以提高机器学习任务的泛化性能；2. 将经典数据编码为量子态，以便将经典数据集成到量子算法中；3. 实验结果表明，电路之间的交互显著提高了图像分类的性能；4. 论文提供了开源代码。

最近的相关研究包括：1. 'Quantum Machine Learning'；2. 'Quantum Neural Networks'；3. 'Quantum Circuit Learning'。