本书主要介绍量子机器学习的背景知识、基础概念，以及一些重要的量子机器学习算法的基本原理与实现。本书共9章，主要内容包括量子机器学习背景知识、量子计算基础、量子机器学习框架VQNet、支持向量机、聚类、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络，以及自然语言处理。
本书既可作为高等院校量子机器学习相关专业研究生、教师及科研人员的教材或参考书，也可作为量子机器学习爱好者的自学用书。

郭国平，第十四届全国人大代表，民革第十四届中央委员会委员，中国科学院量子信息重点实验室副主任，中国科学技术大学讲席教授，中国计算机学会（CCF）量子计算专业委员会秘书长，安徽省量子计算工程研究中心主任，量子计算芯片安徽省重点实验室主任，本源量子首席科学家、创始人，中国自主超导量子计算机研制团队负责人。

第1章 背景知识
1.1 什么是量子计算
1.1.1 量子计算和经典计算的基本差异
1.1.2 量子计算的基本概念
1.1.3 量子计算的发展
1.2 什么是量子机器学习
1.2.1 机器学习的基本概念
1.2.2 量子机器学习的基本概念
1.2.3 量子机器学习的应用前景
1.3 量子机器学习的发展历程与趋势
1.3.1 量子机器学习的发展历史
1.3.2 量子机器学习的研究现状
1.3.3 量子机器学习的未来发展
第2章 量子计算基础
2.1 量子比特与量子态
2.1.1 量子比特的基本概念
2.1.2 量子叠加态
2.2 量子计算的特性
2.2.1 量子并行计算
2.2.2 量子纠缠特性
2.3 量子逻辑门
2.3.1 量子逻辑门的基本概念
2.3.2 常用的单量子比特逻辑门
2.4 量子测量
2.4.1 量子测量的基本概念
2.4.2 量子测量的实现
2.5 量子算法
2.5.1 多伊奇-约萨算法
2.5.2 格罗弗算法
2.5.3 舒尔算法
2.5.4 HHL算法
第3章 量子机器学习框架VQNet
3.1 VQNet与量子机器学习
3.1.1 量子机器学习框架
3.1.2 量子机器学习框架与经典机器学习框架的区别及联系
3.1.3 VQNet的组成
3.2 VQNet的模型与优化
3.2.1 经典梯度与量子梯度
3.2.2 自动微分
3.2.3 模型训练
3.2.4 模型优化
3.3 VQNet的基本数据结构
3.3.1 Tensor与QTensor
3.3.2 QTensor函数与属性
3.3.3 创建函数
3.3.4 数字函数
3.3.5 逻辑函数
3.3.6 矩阵操作
3.3.7 实用函数
3.4 VQNet的经典模块
3.4.1 Module类与经典网络层
3.4.2 损失函数
3.4.3 激活函数
3.4.4 优化算法
3.5 VQNet的量子模块
3.5.1 量子计算层
3.5.2 量子逻辑层
3.5.3 量子线路组合
3.5.4 量子测量
3.5.5 量子算法模块
3.6 小结
第4章 支持向量机
4.1 经典支持向量机
4.1.1 SVM的基本原理
4.1.2 SVM的优化目标与约束条件
4.1.3 SVM在分类和回归问题中的应用
4.1.4 SVM的优缺点与改进方法
4.2 量子支持向量机
4.2.1 QSVM的基本原理
4.2.2 量子核方法
4.2.3 QSVM的优化目标与约束条件
4.3 量子支持向量机的具体实现
4.3.1 QSVM的实现方法与流程
4.3.2 量子算法的复杂度与误差控制
4.3.3 QSVM的训练过程与预测过程
4.3.4 QSVM在VQNet中的实现
4.3.5 QSVM的数据分类应用
4.4 小结
第5章 聚类
5.1 经典聚类
5.1.1 聚类的概念与基本原理
5.1.2 常用的聚类算法
5.1.3 性能度量和距离计算
5.1.4 聚类算法的优缺点与改进方法
5.2 量子聚类
5.2.1 量子聚类的基本原理
5.2.2 常用的量子聚类算法
5.2.3 基于相似度的量子聚类算法
5.3 量子聚类在VQNet中的实现
5.3.1 量子K-Means算法流程
5.3.2 量子K-Means算法相似度计算
5.3.3 基于VQNet的量子K-Means算法
5.3.4 量子K-Means算法在鸢尾花聚类问题中的应用
5.4 小结
第6章 卷积神经网络
6.1 经典卷积神经网络
6.1.1 CNN的基本原理
6.1.2 卷积运算与池化运算
6.2 量子卷积神经网络
6.2.1 QCNN的基本原理
6.2.2 QCNN的线路设计和优化
6.3 量子卷积神经网络在图像识别中的应用
6.3.1 CNN的图像识别过程
6.3.2 QCNN图像编码
6.3.3 QCNN图像特征提取
6.3.4 QCNN手写数字识别
6.4 小结
第7章 循环神经网络
7.1 经典循环神经网络
7.1.1 传统神经网络的局限性
7.1.2 RNN的基本原理
7.1.3 RNN的应用领域
7.1.4 RNN的梯度消失与梯度爆炸问题
7.2 长短时记忆网络
7.2.1 LSTM网络的基本原理
7.2.2 LSTM网络的应用领域
7.3 量子循环神经网络
7.3.1 QRNN的基本原理
7.3.2 QRNN的量子线路设计
7.3.3 QRNN的应用领域
7.4 量子长短时记忆网络
7.4.1 QLSTM网络的基本原理
7.4.2 QLSTM网络的量子线路设计
7.4.3 QLSTM网络的应用领域
7.5 量子循环神经网络的应用
7.5.1 文本分类的基本问题
7.5.2 基于QRNN的文本分类方法
7.5.3 基于QLSTM网络的文本分类方法
7.6 小结
第8章 生成对抗网络
8.1 经典生成对抗网络
8.1.1 GAN的基本原理
8.1.2 GAN的基本构成
8.1.3 GAN的优缺点
8.1.4 GAN的应用领域
8.2 量子生成对抗网络
8.2.1 QGAN的基本原理
8.2.2 QGAN的基本构成
8.2.3 QGAN的优缺点
8.3 量子生成对抗网络的应用
8.3.1 QGAN的量子态生成线路设计
8.3.2 QGAN的生成指标与实验
8.3.3 QGAN的应用前景与挑战
8.4 小结
第9