一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置

本申请提供一种基于神经算子的量子分类器的构建方法和装置，其中，在基于神经算子的量子分类器的构建方法中首先通过对训练样本集中的特征向量构建映射线路和神经网络算子，通过训练神经网络使得该神经网络算子逼近映射线路，利用得到的神经网络算子和变分量子线路的参数构建量子分类器。然后，根据用户分类标签，迭代更新变分量子线路的参数，最终得到用于对用户进行分类的量子分类器。本申请利用多个泡利算符的线性叠加的神经网络算子逼近特征向量的映射线路，降低量子线路深度，解决原本高维度特征向量的映射线路需要较深量子线路的缺点，提高量子分类器的在近期量子设备上的可行性。