HuangJianBang

经典分类器与量子分类器求梯度的问题

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对比了一下 Tutorial 里的 QUANTUM CLASSIFIER 和 飞桨提供的手写字体识别网络，发现这两者求梯度的方式都一样，那 [quantum circuit learning](https://arxiv.org/abs/1803.00745) 里关于 **Optimization procedure** 的讨论有什么意义呢？既然都是用到反向传播算法求解梯度，那可不可理解为$U(\theta)$ 对应于经典网络部分的一个仿射层？都是一个向量（假设输入数据只有一笔）乘以一个矩阵。