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前不久的线性判别分析学习过程还历历在目，转瞬间，量子判别分析的学习任务却“接踵而来”，正所谓趁热打铁，在原有的LDA基础上深入了解基于量子计算的QLDA是如何加速算法，相对来说也会更为“简单”。QLDA一 . 前情回顾二 . QLDA 步骤一 . 前情回顾前一期博客中，我们从感性分析到理性推导，从图像理解到代码实现，非常详细的介绍了线性判别分析的前因后果，在正式进入量子判别分析算法的学习之前，温故而知新：LDA考虑的问题是: 对于一个多类别的分类问题，把输入数据的特征空间从高维映射到低维空间中，从

前两天我主要学习了卷积神经网络的一些相关理论，并写成了一篇博客，这一期 ，基于前面学习过张量中矩阵乘积态的相关基础理论和深度学习中的卷积神经网络，我们下面将学习论文中 是如何将这二者完美的结合在一起！矩阵乘积算符对深层神经网络的优化一.深度学习简介一.深度学习简介...

虽然本人这一个多星期停更了，但是只有鬼知道我这两个星期经历的什么，我从今年的三月份开始正式写博客，本来出发点是一边记录自己的大学课外的学习历程（虽然我才大一），一边进行深度科普，让更多的小伙伴们真正的从入门开始了解量子，熟悉量子，热爱量子，前面半年，我从大一的线性代数到初入量子世界（线代是量子的数学语言），再到后面的量子计算入门，紧接着的就是张量，机器学习，张量分解，张量网络，很多时候我会疑惑 ，机器学习和量子有什么关系，随着学的东西越来越多，眼界越来越开阔，我发现这些都是我们最敬爱的小红的老师为我们的基础